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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering International Journal of Management Science Vol.12 No.2
- 발행연도
- 2006.11
- 수록면
- 19 - 35 (17page)
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We use the hierarchical Bayesian approach to describe the transition probabilities of a binary non-homogeneous Markov chain. The Markov chain is used for describing the transition behavior of emotionally disturbed children in a treatment program. The effects of covariates on transition probabilities are assessed using a logit link function. To describe the time evolution of transition probabilities, we consider two modeling strategies. The first strategy is based on the concept of ex-changeability, whereas the second one is based on a first order Markov property. The deviance information criterion (DIC) measure is used to compare models with two different time dependent structures. The inferences are made using the Markov chain Monte Carlo technique. The developed methodology is applied to some real data.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. MODELS
3. POSTERIOR ANALYSIS
4. APPLICATION TO THE REAL DATA
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (14)
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[학술지(정기간행물)] - / 1957 / Statistical inference about Markov chains : 89 ~ 110
[학술지(정기간행물)] - / 1961 / Statistical Methods in Markov chains 32 : 12 ~ 40
[학술지(정기간행물)] - / 1997 / Bayesian forecasting of multinomial time series through conditionally Gaussian dynamic models 92 : 640 ~ 647
[학술지(정기간행물)] - / 1973 / Statistical inference regarding Markov chain models 22 (1) : 7 ~ 20
[학술지(정기간행물)] - / 1981 / Statistical analysis of time series Scandinavian Journal of Statistics 8 : 93 ~ 115
[학술지(정기간행물)] - / 1961 / Statistical Methods in Markov chains 32 : 12 ~ 40
[학술지(정기간행물)] - / 1997 / Bayesian forecasting of multinomial time series through conditionally Gaussian dynamic models 92 : 640 ~ 647
[학술지(정기간행물)] - / 1973 / Statistical inference regarding Markov chain models 22 (1) : 7 ~ 20
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