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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張景薇
研究生(外文):Chang, Ching-Wei
論文名稱:利用無母數與梅托波里斯法估計貝氏因子
論文名稱(外文):A Nonparametric-Metropolis Estimate of Bayes Factor
指導教授:蕭朱杏蕭朱杏引用關係張淑惠張淑惠引用關係---
指導教授(外文):Chuhsing Kate HsiaoShu-Hui Chang
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:流行病學研究所
學門:醫藥衛生學門
學類:公共衛生學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:英文
論文頁數:44
中文關鍵詞:無母數梅托波里斯法貝氏因子
外文關鍵詞:nonparametric-MetropolisBayes factor
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中文提要





貝氏因子在近幾年來漸漸成為廣為接受
的檢定方法之一,貝氏因子的值其實可視為是邊界機率在虛無假說與對立假說下的比值。
然而在使用上,最常遇到的困難就是無法經由積分得到確切的邊界機率值來估算貝氏因子
。故近幾年有許多人投入估計貝氏因子的研究。我們知道邊界機率的值可以利用事後分佈
來得到,所以能夠估計事後分佈就能估計邊界機率,於是我們先利用梅托波里斯法得出事
後分佈的樣本,並嘗試利用無母數密度估計法找出事後分佈的密度估計,來克服積分上遇
到的困難。因為已知道區域校正拉普拉斯法較其他方法來的準確,故選擇將無母數梅托波
里斯法與區域校正拉普拉斯法做比較。為了知道無母數梅托波里斯法有多好,我們藉由兩
個實例上的應用以及一個模擬來比較此兩種方法。從結果中,我們發現無母數梅托波里斯
法是一個蠻準確的估計方法。且此方法在事後分佈上並沒有明顯的限制,也不會受到頂點
估計的影響,同時在計算上非常的簡單。

Abstract





Bayes factor has been wildly used
in Bayesian hypothesis testing. It is in face the ratio of two marginal probab
ilities under null and alternative hypothesis respectively. One difficulty in
using Bayes factor is that one may not have the exact value of the marginal pr
obability simply by integration. The marginal probability can be evaluated by
the posterior distribution. That is, if we can estimate the posterior distribu
tion, the marginal probability can be estimated. We use the Metropolis algorit
hms to gennerate posterior samples and the nonparametric density estimate meth
od to estimate the posterior density. Because the volume-corrected Laplace app
roximation has been shown that it is better than the other methods, we compare
the nonparametric-Metropolis estimate with the volume-corrected Laplace appro
ximation. For knowing how good the nonparametric-Metropolis estimate is, we co
mpare the two methods, volume-corrected Laplace approximation and nonparametri
c-Metropolis estimate, using two applications and one simulation study. From t
he results, we conclude that the nonparametric-Metropolis estimate is fairly a
ccurate. This method has less limitation on number of mode of posterior distri
bution, is not much influenced by the accuracy of estimate of mode, and is ver
y easy to compute.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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