• 제목/요약/키워드: prior and posterior distribution

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Bayesian reliability estimation in a stress-strength system

  • Chang, In-Hong;Oh, Soo-Jin
    • 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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    • 제11권2호
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    • pp.151-165
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    • 2011
  • We consider the problem of estimating the system reliability using noninformative priors when both stress and strength follow generalized gamma distributions with index, scale, and shape parameters. We first derive group-ordering reference priors using the reparametrization. We next provide the sufficient condition for propriety of posterior distributions and provide marginal posterior distributions under those noninformative priors. Finally, we provide and compare estimated values of the system reliability based on the simulated values of parameter of interest in some special cases.

Bayesian estimation in the generalized half logistic distribution under progressively type-II censoring

  • Kim, Yong-Ku;Kang, Suk-Bok;Se, Jung-In
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권5호
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    • pp.977-989
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    • 2011
  • The half logistic distribution has been used intensively in reliability and survival analysis especially when the data is censored. In this paper, we provide Bayesian estimation of the shape parameter and reliability function in the generalized half logistic distribution based on progressively Type-II censored data under various loss functions. We here consider conjugate prior and noninformative prior and corresponding posterior distributions are obtained. As an illustration, we examine the validity of our estimation using real data and simulated data.

Bayesian estimations on the exponentiated half triangle distribution under Type-I hybrid censoring

  • Kim, Yong-Ku;Kang, Suk-Bok;Seo, Jung-In
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권3호
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    • pp.565-574
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    • 2011
  • The exponenetiated distribution has been used in reliability and survival analysis especially when the data is censored. In this paper, we derive Bayesian estimation of shape parameter and reliability function in the exponenetiated half triangle distribution based on Type-I hybrid censored data. Here we consider conjugate prior and noninformative prior and obtained corresponding posterior distributions. As an illustration, the mean square errors of the estimates are computed. Comparisons are made between these estimators using Monte Carlo simulation study.

Bayesian Estimations on the Exponentiated Distribution Family with Type-II Right Censoring

  • Kim, Yong-Ku;Kang, Suk-Bok;Seo, Jung-In
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권5호
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    • pp.603-613
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    • 2011
  • Exponentiated distribution has been used in reliability and survival analysis especially when the data is censored. In this paper, we derive Bayesian estimation of the shape parameter, reliability function and failure rate function in the exponentiated distribution family based on Type-II right censored data. We here consider conjugate prior and noninformative prior and corresponding posterior distributions are obtained. As an illustration, the mean square errors of the estimates are computed. Comparisons are made between these estimators using Monte Carlo simulation study.

Noninformative Priors in Freund's Bivariate Exponential Distribution : Symmetry Case

  • 조장식;백승욱;김희재
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제13권2호
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    • pp.235-242
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    • 2002
  • In this paper, we develop noninformative priors that are used for estimating the ratio of failure rates under Freund's bivariate exponential distribution. A class of priors is found by matching the coverage probabilities of one-sided Baysian credible interval with the corresponding frequentist coverage probabilities. Also the propriety of posterior under the noninformative priors is proved and the frequentist coverage probabilities are investigated for small samples via simulation study.

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청보리 생산량의 기후요인 분석을 위한 베이지안 구조방정식 모형 (Bayesian structural equation modeling for analysis of climate effect on whole crop barley yield)

  • 김문주;전민희;성경일;김영주
    • 응용통계연구
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    • 제29권2호
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    • pp.331-344
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    • 2016
  • 청보리는 국내에서 자급자족되는 중요한 동계 풀사료이다. 본 연구는 구조방정식 모형을 이용하여 온도, 강수 및 일조시간과 관련 있는 기후요인이 청보리의 생산량에 미치는 경로와 영향력을 파악하였다. 청보리의 소표본 자료의 한계를 보완하기 위하여 베이지안 구조방정식 방법을 사용하였다. 베이지안 방법의 사전분포로 표준정규분포, 청보리 자료의 빈도론적 구조방정식 결과와 가장 대중적인 동계 풀사료인 이탈리안 라이그라스의 빈도론적 구조방정식 결과를 이용하였다. 또한, 사전분포의 헤이우드 케이스 수정을 하지 않은 경우와 수정한 경우에 대하여 구한 사후분포의 결과를 비교하여 동계작물의 생육특성과 잘 부합하는 사전분포를 탐색하였다. 분석 결과, 사전분포의 헤이우드 케이스를 수정하여 이탈리안 라이그라스의 빈도론적 구조방정식 결과를 사전분포로 사용하는 것이 가장 적절하였다. 그러므로 본 연구의 베이지안 접근법을 통해 표본 수집이 어려운 풀사료 연구에 좋은 제안이 될 것이다.

베이지안 추론을 이용한 전쟁 시뮬레이션과 예측 연구 (A Study on the War Simulation and Prediction Using Bayesian Inference)

  • 이승용;유병주;윤상윤;방상호;정재웅
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.77-86
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    • 2021
  • 시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.

Bayesian Estimation for the Multiple Regression with Censored Data : Mutivariate Normal Error Terms

  • Yoon, Yong-Hwa
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제9권2호
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    • pp.165-172
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    • 1998
  • This paper considers a linear regression model with censored data where each error term follows a multivariate normal distribution. In this paper we consider the diffuse prior distribution for parameters of the linear regression model. With censored data we derive the full conditional densities for parameters of a multiple regression model in order to obtain the marginal posterior densities of the relevant parameters through the Gibbs Sampler, which was proposed by Geman and Geman(1984) and utilized by Gelfand and Smith(1990) with statistical viewpoint.

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Bayesian analysis of random partition models with Laplace distribution

  • Kyung, Minjung
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제24권5호
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    • pp.457-480
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    • 2017
  • We develop a random partition procedure based on a Dirichlet process prior with Laplace distribution. Gibbs sampling of a Laplace mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet process is implemented as a random partition model when the number of clusters is unknown. Our approach provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of classification probabilities, unlike its counterparts. A full Gibbs-sampling algorithm is developed for an efficient Markov chain Monte Carlo posterior computation. The proposed method is illustrated with simulated data and one real data of the energy efficiency of Tsanas and Xifara (Energy and Buildings, 49, 560-567, 2012).

Reference priors for two parameter exponential stress-strength model

  • Kang, Sang-Gil;Kim, Dal-Ho;Le, Woo-Dong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권5호
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    • pp.935-944
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    • 2010
  • In this paper, we develop the noninformative priors for the reliability in a stress-strength model where a strength X and a stress Y have independent exponential distributions with different scale parameters and a common location parameter. We derive the reference priors and prove the propriety of joint posterior distribution under the general prior including the reference priors. Through the simulation study, we show that the proposed reference priors match the target coverage probabilities in a frequentist sense.