Bayesian Methods for Binomial Data with Applications to a Nonresponse Problem
二项数据的贝叶斯方法及其在无应答问题中的应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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二项数据的贝叶斯方法及其在无应答问题中的应用
- 研究问题
- 如何联合估计多个二项概率并构造后验可信区域，以及这些贝叶斯方法如何用于存在显著无应答的样本调查？
- 方法与思路
- 作者使用由多个贝塔先验乘积构成的混合先验，推导后验均值和可信区域的近似，并将结果应用于调查无应答问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告多个二项概率的贝叶斯估计方法及后验量近似，并给出其在显著无应答样本调查中的应用。
- 阅读关注点
- 应核对混合先验的设定、概率之间的关联、后验近似的误差，以及调查无应答机制与推断目标之间的关系。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；无应答机制与近似精度未说明，不能认定该方法可普遍消除无应答偏差。
原文摘要
In this article, Bayesian estimation methods for several binomial probabilities are studied by using a mixture of a product of beta prior distributions. Approximations to the posterior means and credible regions are derived. The results obtained are applied to a sample survey problem in which there is significant nonresponse.