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Bayesian sample size determination for sampling from two Poisson distributions with underreporting.

机译:贝叶斯样本大小确定,用于从两个Poisson分布中进行欠报告采样。

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摘要

In this thesis we examine Bayesian methods for sample size determination when sampling from two Poisson distributions with underreported data. We will estimate sample size requirements for a credible set of specified length using an average length criterion (ALC). To compare the two distributions, we use the quantity lambda1--lambda2. A closed form of the posterior of lambda is computationally difficult so it will be approximated. For the estimation, we discuss a normal approximation and a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation with a Gibbs sampler. We generate three data sets through our simulation and graph the results. We then fit these graph points with a logarithmic regression curve. From the regression curve we can determine sample sizes needed for a credible set of any specified length.
机译:在这篇论文中,我们研究了从两个Poisson分布中未报告数据的样本进行抽样时确定样本大小的贝叶斯方法。我们将使用平均长度标准(ALC)估算一组可靠的指定长度的样本量要求。为了比较这两个分布,我们使用数量lambda1–lambda2。 Lambda后部的闭合形式在计算上很困难,因此可以将其近似。对于估算,我们讨论了正态近似和使用Gibbs采样器的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)仿真。我们通过模拟生成三个数据集,并绘制结果图形。然后,我们用对数回归曲线拟合这些图点。根据回归曲线,我们可以确定任何指定长度的可靠集合所需的样本大小。

著录项

  • 作者

    Allen, Stanley.;

  • 作者单位

    Stephen F. Austin State University.;

  • 授予单位 Stephen F. Austin State University.;
  • 学科 Statistics.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2006
  • 页码 25 p.
  • 总页数 25
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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