两个变异系数的比较：一种新贝叶斯方法
统计方法学
2023-06-06 v2
摘要
变异系数是一种用于比较具有不同单位或均值差异很大的数据集之间取值离散程度的有用指标。本文研究来自两个独立总体的变异系数相等性的问题。为此，我们依赖于文献中近期提出的贝叶斯差异度量（Bayesian Discrepancy Measure）。当变异系数是分布单一参数的函数时，该贝叶斯证据度量的计算是直接的；相反，当它依赖于多个参数时则变得困难，常常需要使用 MCMC 方法。我们通过考虑多种变异系数依赖于不止一个参数的分布来计算贝叶斯差异度量。我们还考虑了在真实数据上的应用。据我们所知，部分所考察的问题尚未在文献中被涉及。
引用
@article{arxiv.2204.10147,
title = {Comparison of two coefficients of variation: a new Bayesian approach},
author = {Francesco Bertolino and Silvia Columbu and Mara Manca and Monica Musio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10147},
year = {2023}
}