论文标题

贝叶斯对多元高几幅分布的估计,其中包含来自聚合观测的信息

Bayesian Estimation for the Multivariate Hypergeometric Distribution Incorporating Information from Aggregated Observations

论文作者

Hamura, Yasuyuki

论文摘要

在此简短说明中,我们考虑了当汇总数据中的侧面信息可用时,在平方错误丢失下估算多元超测量参数的问题。在获得贝叶斯估计器之前,我们使用对称的多项式。结果表明,通过合并侧面信息,我们可以构建一个改进的估计器。

In this short note, we consider the problem of estimating multivariate hypergeometric parameters under squared error loss when side information in aggregated data is available. We use the symmetric multinomial prior to obtain Bayes estimators. It is shown that by incorporating the side information, we can construct an improved estimator.

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