Bayesian analysis of latent class poisson models

Abstract

최근 많은 연구자와 실무자들이 모집단에 내재해 있는 여러 다른 집단간의 이질성을 밝혀내기 위한 방법 중 하나로 latent class (LC) 모델을 고려하고 있다. 이 논문에서는, latent class Poisson 모델에 대한 Bayesian 방법을 제시하고, 사후표본과 사후 통계량을 얻기 위해 Markov Chain Monte Carlo 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법을 검증하기 위해 치명적인 사고의 수 (McCullagh and Nelder, Chap. 6, 1990) 에 관한 데이터를 사용하여 분석한다.;In recent years many researchers and practitioners have been considerably drawn to the latent class(LC) models as a class of useful tools for picking up heterogeneity across different segments in a population. In this paper, we propose a Bayesian approach to the latent class Poisson model. Markov Chain Monte Carlo Methods are proposed to obtain desired posterior quantities of parameters by using posterior samples of the parameters. A real data set about the number of damage incidents (McCullagh and Nelder, 1990), Chap. 6, is analyzed to illustrate the proposed method.