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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Chung, Young-Shik (Department of Statistics, Pusan National University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제26권 제4호
발행연도
1997.1
수록면
493 - 505 (13page)

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The analysis of binary data appears to many areas such as statistics, biometrics and econometrics. In many cases, data are often collected in which some observations are incomplete. Assume that the missing covariates are missing at random and the responses are completely observed. A method to Bayesian analysis of the binary regression model with incomplete data is presented. In particular, the desired marginal posterior moments of regression parameter are obtained using Meterpolis algorithm (Metropolis et al. 1953) within Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990). Also, we compare logit model with probit model using Bayes factor which is approximated by importance sampling method. One example is presented.
#Binary regression model #Logit model #Probit model #Missing at ramdom #Metropolis algorithm #Gibbs sampler #Importance sampling method #Bayes factor

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