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| 研究生： |
柯力文 Ko, Li-wen |
|---|---|
| 論文名稱： |
A comparison between quasi-Bayes method and Gibbs sampler on the problem with censored data |
| 指導教授： |
姜志銘
Jiang,Thomsa J. |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
理學院 - 應用數學系 Department of Mathematical Sciences |
| 論文出版年： | 2003 |
| 畢業學年度： | 91 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 60 |
| 外文關鍵詞： | Gibbs |
| 相關次數： | 點閱：75 下載：14 |
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以貝氏方法來處理部分區分(partially-classified)或是失去部分訊息資料的類別抽樣(categorical sampling with censored data)，大部分建立在「誠實回答」(truthful reporting)以及「無價值性失去部分訊息」(non-informative censoring)的前提下。Dr.Jiang(1995)取消以上兩個限制，提出quasi-Bayes method來近似這類問題的貝氏解。另外我們也嘗試利用Gelfand and Smith(1990)針對Gibbs sampler所提出的收斂方法來估計。本文重點在比較此兩種方法的估計值準確性，並考慮先驗參數(prior)對估計精準的影響。