Hierarchical Bayesian Inference of Binomial Data with Nonresponse

Han, Geunshik; Nandram, Balgobin

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자료유형: 학술저널

저자정보: Han, Geunshik (Department of Computer Science & Statistics, Hanshin University) Nandram, Balgobin (Mathematical Sciences, Worcester Polytechnic Institute)

저널정보: 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제31권 제1호

발행연도: 2002.1

수록면: 45 - 61 (17page)

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We consider the problem of estimating binomial proportions in the presence of nonignorable nonresponse using the Bayesian selection approach. Inference is sampling based and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods are used to perform the computations. We apply our method to study doctor visits data from the Korean National Family Income and Expenditure Survey (NFIES). The ignorable and nonignorable models are compared to Stasny's method (1991) by measuring the variability from the Metropolis-Hastings (MH) sampler. The results show that both models work very well.

#Beta-binomial model #ignorable nonresponse #latent variable #selection approach #Metropolis-Hastings sampler

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이 논문의 저자 정보

Han, Geunshik

소속기관 Department of Computer Science & Statistics, Hanshin University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 2 이용수 0

Nandram, Balgobin

소속기관 Department of Mathematical Sciences, Worcester Polytechnic Institute

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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