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TheProprietyofthePowerPrior andIt'sApplications
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이승호 | - |
| dc.contributor.author | 최상아 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-11-29T03:01:17Z | - |
| dc.date.available | 2022-11-29T03:01:17Z | - |
| dc.date.issued | 2005-08 | - |
| dc.identifier.other | 709 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/20981 | - |
| dc.description | 학위논문(박사)--亞洲大學校 大學院 :수학과,2005. 8 | - |
| dc.description.tableofcontents | Table of Contents Table of Contents = ⅰ Abstract = 1 Chapter 1 Intorduction = 2 Chapter 2 Preliminaries = 5 2.1 Bayesian Approach = 5 2.2 Prior Distributions = 6 2.3 Bayesian Inference = 11 2.4 Power Priors = 14 Chapter 3 The Power Law Process = 16 3.1 The Power Law Process = 16 3.2 The Propriety of the Power Prior = 18 3.3 Numerical Examples = 25 Chapter 4 The Weibull Regression Model = 29 4.1 The Weibull Distribution = 29 4.2 The Propriety of the Power Prior = 31 Chapter 5 The AR(1) Model = 34 5.1 The AR(1) Model = 34 5.2 The Propriety of the Power Prior = 35 5.3 Numerical Examples = 38 Chapter 6 Concluding Remarks = 48 Bibliography = 50 Abstract (In Korean) = 56 | - |
| dc.language.iso | eng | - |
| dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
| dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
| dc.title | TheProprietyofthePowerPrior andIt'sApplications | - |
| dc.title.alternative | Choi, Sanga | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
| dc.contributor.alternativeName | Choi, Sanga | - |
| dc.contributor.department | 일반대학원 수학과 | - |
| dc.date.awarded | 2005. 8 | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.identifier.localId | 564864 | - |
| dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000000709 | - |
| dc.description.alternativeAbstract | 현재 data에 대한 추론을 할 때 만일 이와 유사한 과거의 연구가 있다면 이를 현재 data에 반영시킬 경우 그 결과가 보다 더 정확해 질 수 있다. Ibrahim과 Chen은 이러한 과거의 data를 현재 data에 반영시키는 방법의 하나로 멱사전분포 (power prior distribution)라는 개념을 도입하였다. 멱사전분포는 과거 data의 우도함수 (likelihood function)에 power를 건 형태인데 이는 Bayesian 추론에서 아주 유용한 정보적 (informative) 사전분포이다. 하지만 Bayesian 분석을 할 때에 부적절한 (improper) 사후분포 (posterior distribution)를 낳는 사전분포는 아무런 의미가 없다. 따라서 사전분포의 적절성 (propriety)이 Bayesian 추론에서 중요한 쟁점 중의 하나이다. 이 논문에서는 몇 개의 모형 (model)에 대해 멱사전분포가 적절한 조건을 찾고 그 결과를 real data와 simulated data에 적용시켜 보았다. 또한 이로부터, 멱사전분포를 써서 과거 data를 현재 data에 반영시킬 경우 그 결과가 보다 더 정확해 질 수 있다는 것을 확인하였다. | - |
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- Graduate School of Ajou University > Department of Mathematics > 3. Theses(Master)
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