Conjugate prior density families were motivated by considerations of tractability in implementing the Bayesian paradigm. But we consider problem that the conjugate prior p($\Theta$) cannot be used in restriction of the parameter $\Theta$. This article considers the nonconjugate prior problem of hierarchical Poisson model. We demonstrate the use of latent variables for sampling non-standard densities which arise in the context of the Bayesian analysis of non-conjugate by using a Gibbs sampler.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.9
no.1
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pp.47-56
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1998
Zero-Inflated Poisson models are mixed models of the Poisson and Bernoulli models. Recently Zero-Inflated Poisson distributions have been used frequently rather than previous Poisson distributions because the developement of industrial technology make few defects in manufacturing process. It is important that univariate Zero-Inflated Poisson distributions are extended to bivariate distributions to generalize the multivariate distributions. In this paper we proposed three types of the bivariate Zero-Inflated Poisson distributions and obtained these moments. We compared the three types of distributions by using the moments.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.16
no.3
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pp.49-63
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1999
The purpose of this study is to investigate whether the terms in queries are distributed according to the 2-Poisson model in the documents represented by abstract/title or full-text. In this study, retrieval experiments using Binary independence and 2-Poisson independence model, which are based on the probabilistic theory, were conducted to see if the 2-Poisson distribution of the query terms has an influence on the retrieval effectiveness, particularly of full-text information retrieval system.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.17
no.1
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pp.129-148
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2000
Experiments were performed on three subsets of a Korean test collection in order to determine whether 2-Poisson model's Z value is a good measure for selecting subject words from a document to be indexed. It was found that subject word selection based on the Z value was effective for only one subset with short texts, i.e., the Science and Technology subset. Correlation analyses between 2-Poisson model's Z and TF.IDF weight for the three subsets showed that the correlation was relatively high for two test subsets with short texts, i.e., the Science and Technology subset and the Newspaper subset.
Kim et al. (2006) analyzed the donation data surveyed by Voluneteer 21 in year 2002 at South Korea using a Poisson regression based on the mixture of two Poissons and detected significant variables for affecting the number of donations. However, noting the large deviation between the predicted and the actual frequencies of zero, we developed in this note a Poisson regression model based on a distribution in which zero inflated Poisson was added to the mixture of two Poissons. Thus the population distribution is now a mixture of three Poissons in which one component is concentrated on zero mass. We used the EM algorithm for estimating the regression parameters and detected the same variables with Kim et al's for significantly affecting the response. However, we could estimate the proportion of the fixed zero group to be 0.201, which was the characteristic of this model. We also noted that among two significant variables, the income and the volunteer experience(yes, no), the second variable could be utilized as a strategric variable for promoting the donation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.3
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pp.753-763
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1997
컴퓨터의 발전에 따른 MCMC를 비동질적 포아송 과정에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고려하였다. 특히 분포가 이중지수, 곰페르츠, 랄리, 감마, 그리고 검벨인 일반 순서통계량 모형에 대하여 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 활용한 베이지안 계산과 모형선택을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.319-327
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1999
Zero-Inflated Poisson distributions have been widely used for defect-free products in manufacturing processes. It is very interesting to check the shift after the unknown changepoint. If the detectives are caused by the two different types of factor, we should use bivariate zero-inflated model. In this paper, likelihood ratio tests were used to detect the shift of changes after the changepoint. Some inferences for the parameters in this model were made.
We consider zero-inflated count data, which is discrete count data but has too many zeroes compared to the Poisson distribution. Zero-inflated data can be found in various areas. Despite its increasing importance in practice, appropriate statistical inference on zero-inflated data is limited. Classical inference based on a large number theory does not fit unless the sample size is very large. And regular Poisson model shows lack of St due to many zeroes. To handle the difficulties, a mixture of distributions are considered for the zero-inflated data. Specifically, a mixture of a point mass at zero and a Poisson distribution is employed for the data. In addition, when there exist meaningful covariates selected to the response variable, loglinear link is used between the mean of the response and the covariates in the Poisson distribution part. We propose a Bayesian inference for the zero-inflated Poisson regression model by using a Markov Chain Monte Carlo method. We applied the proposed method to a Korean oral hygienic data and compared the inference results with other models. We found that the proposed method is superior in that it gives small parameter estimation error and more accurate predictions.
In this paper, a new subset selection problem in the Poisson model is considered under the normal predictors. It turns out that the subset model has bigger valiance than that of the Poisson model with random predictors and this has been used to derive new subset selection method similar to Mallows'$C_p$.
Zero-inflation has recently attracted much attention in integer-valued time series. This article deals with conditional variance (volatility) modeling for the zero-inflated count time series. We incorporate zero-inflation property into integer-valued GARCH (INGARCH) via conditional Poisson and negative binomial marginals. The Cholera frequency time series is analyzed as a data application. Estimation is carried out using EM-algorithm as suggested by Zhu (2012).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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