Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Aslam, Muhammad" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Investigation of half-normal model using informative priors under Bayesian structure
Autorzy:
Khawar Kiani, Sania
Aslam, Muhammad
Bhatti, M. Ishaq
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/18105212.pdf
Data publikacji:
2023-09-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
informative prior
squared root inverted gamma distribution (SRIG)
Bayesian hypothesis testing
loss functions
Opis:
This paper considers properties of half-normal distribution using informative priors under the Bayesian criterion. It employs the squared root inverted gamma, Chi-square and Rayleigh distributions as the prior distribution to construct the Posterior distributions of the respective distributional parameters. Hyperparameters are elicited via prior predictive distribution. The properties of posterior distribution are studied, and their graphs are presented using a real data set. A comprehensive simulation scheme is conducted using informative priors. Bayes estimates are obtained using the loss functions (squared error loss function, modified loss function, quadratic loss function and Degroot loss function). Statistical inferences interval estimates and Bayesian hypothesis testing are presented to demonstrate the usefulness of the study.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 4; 19-36
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies