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Bayesian analysis of latent class logit models

Title
Bayesian analysis of latent class logit models
Authors
안순혜
Issue Date
2002
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Abstract
잠재군 모형이 점점 널리 사용되어지고 있다. 특히 모집단이 동질적이지 못할 때, 전통적인 통계 방법에 의한 접근의 결과보다 잠재군 모형에 의한 결과가 더 좋을 수 있다. 이 논문에서는 베이지안적인 접근이 잠재군 모형의 모수에 영향을 준다고 제안한다. 구체적으로 말하면, 표본에 기반을 둔 사후 추론에 쓰여지는 알려지지 않은 모수들의 사후분포로부터 표본의 생성을 위해 깁스표본기법을 제안한다. 제안된 방법을 설명하기 위해 모의실험 데이터와 지각에 대한 실제 데이터의 분석이 행해진다.;Latent class models have become increasingly popular. Latent class models can provide better solution than those obtained from the traditional approaches especially when the population is not homo -genous. In this paper, we propose a Bayesian approach to inference on parameters in latent class logit models. In specific, we propose a Gibbs sampling algorithm for sample generation from the posterior distribution of unknown parameters, which can be used for sampling -based posterior inference. Analysis of a simulation data set and a real data set about tardiness is provided to illustrate the proposed method.
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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