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失去部份訊息而有價值的類別資料依循序程式處理之計算方法

以部分區分(或部份類別無法區分)(partially-classified) 失去部份訊息資料 (censored data) 的類別抽樣 (categorical sampling) 在許多的應用領域中都非常重要。這類問題的研究探討已行之有年,但大部份都把重點放在〝失去部份訊息資料但無價值性〞(non-informative censoring) 以及〝誠實回答〞(truthful reporting) 的前提下。Thomas J. Jiang取消了以上二個前提的限制,並提出了quasi-Bayes method來近似這類問題的貝氏解(Bayes solution)。此一quasi Bayes methood與Makov and Smith (1977)與Smith and Maikov (1978) 所整合出的〝quasi Bayes procedure for mixture〞相類似。本文所引用的quasi-Bayes method的計算公式都已導出,而且只需要少許的時間便可解出答案。本文重站在比較quasi-Bayes method與Bayes method的效卒,quasi-Bayes近似狀況的好壞,並探討在何種情況下quasi-Bayes的近似狀況較差。

Identiferoai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002003564
Creators汪為開
Publisher國立政治大學
Source SetsNational Chengchi University Libraries
Language中文
Detected LanguageEnglish
Typetext
RightsCopyright © nccu library on behalf of the copyright holders

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