Bayesian Parameter :Estimation and Variable Selection in Random Effects Generalised Linear Models for Count Data

Oh, Man-Suk; Park, Tae-Sung

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자료유형: 학술저널

저자정보: Oh, Man-Suk (Department of Statistics, Ewha Womans University) Park, Tae-Sung (Department of Statistics, Seoul National University)

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

발행연도: 2002.1

수록면: 93 - 107 (15page)

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Random effects generalised linear models are useful for analysing clustered count data in which responses are usually correlated. We propose a Bayesian approach to parameter estimation and variable selection in random effects generalised linear models for count data. A simple Gibbs sampling algorithm for parameter estimation is presented and a simple and efficient variable selection is done by using the Gibbs outputs. An illustrative example is provided.

#Correlated data #Markov chain Monte Carlo #density estimation #Bayes factor #repeated measurements

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이 논문의 저자 정보

Oh, Man-Suk

소속기관 Ewha Womens University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 4 이용수 0

Park, Tae-Sung

소속기관 Department of Statistics, College of Natural Science, Seoul National University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 자연과학 > 생물학

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