메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Bumsoo Kim (서강대학교) Joonkyum Lee (서강대학교)
저널정보
한국경영과학회 경영과학 經營科學 第32卷 第2號
발행연도
2015.6
수록면
69 - 78 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper considers a Bayesian Poisson model for multivariate count data using multiplicative rates. More specifically we compose the parameter for overall arrival rates by the product of two parameters, a common effect and an individual effect. The common effect is composed of autoregressive evolution of the parameter, which allows for analysis on seasonal effects on all multivariate time series. In addition, analysis on individual effects allows the researcher to differentiate the time series by whatevercharacterization of their choice. This type of model allows the researcher to specifically analyze two different forms of effects separately and produce a more robust result. We illustrate a simple MCMC generation combined with a Gibbs sampler step in estimating the posterior joint distribution of all parameters in the model. On the whole, the model presented in this study is an intuitive model which may handle complicated problems, and we highlight the properties and possible applications of the model with an example, analyzing real time series data involving customer arrivals to a large retail store.
#Bayesian Analysis #Multivariate Poisson Model #Large Scale Problem #MCMC Method #Customer Arrival Model

목차

Abstract
1. Introduction
2. Bayesian Model for Discrete Count Data
3. Application of the Bayesian Multivariate Model for Count Data
4. Conclusion
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Aktekin, T / 2011 / Call center arrival modeling : A Bayesian state-space approach / Naval Research Logistics 58 : 28 ~ 42 google schola [보고서] - Aktekin, T / 2014 / Dynamic multivariate distributions for count data : A Bayesian approach google schola [학술지(정기간행물)] - Albert, J.H / 1993 / Bayes Inference via Gibbs Sampling of Autoregressive Time Series Subject to Markov Mean and Variance Shifts / Journal of Business and Economic Statistics 11 : 1 ~ 15 google schola [학술지(정기간행물)] - Arbous, A.G / 1951 / Accident statistics and the concept of accident proneness / Biometrics 7 : 340 ~ 432 google schola [학술지(정기간행물)] - Casella, G / 1992 / Understanding the Gibbs Sampler / The American Statistician 46 : 167 ~ 174 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Market Structure Really Work? The Impact of Market Competitiveness in Trade Promotions
서주환 ,  김범수 한국유통학회 학술대회 발표논문집 2015 .11
사회 네트워크 분석을 이용한 충성고객과 이탈고객의 구매 특성 비교 연구
김재경 ,  최일영 ,  김혜경 외 1명 경영과학 2009 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0