基于矩的贝叶斯泊松混合模型用于推断未观测单元
统计方法学
2018-06-19 v1
摘要
我们利用泊松混合分布合适的基于矩的刻画，发展针对有限总体未知规模的贝叶斯推断，该总体的单元在枚举抽样阶段会发生多次出现。这是一个尤其具有挑战性的设定，许多其他方法曾试图推断总体的未知特征。此处我们特别着重于混合分布特征的默认先验设定构建。我们在真实数据应用和模拟研究中评估了我们所方法的比较性能。
引用
@article{arxiv.1806.06489,
title = {Moment-based Bayesian Poisson Mixtures for inferring unobserved units},
author = {Danilo Alunni Fegatelli and Luca Tardella},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06489},
year = {2018}
}