초록
포아송 분포에서 일반적으로 공액 사전 분포를 이용하여 사후확률의 수학적 계산이 간편하도록 한다. 그러나 모수 집합의 제한적 조건 때문에 비공액 사전 분포를 이용할 수 도 있다. 비공액 사전분포의 사용은 사후분포의 형태가 일상적인 분포집합의 형태를 갖지 않으므로 모형의 가정에 따라서 복잡한 구조를 갖을 수 도 있다. 특히 포아송-로그정규분포 모형에서의 모수 추정문제를 몬테 칼로방법을 이용하여 추정하고자 할 때 필요한 완전한 조건부 분포의 형태는 잘 알려진 분포의 형태를 갖지 않는다. 본 논문에서는 계층적 구조를 갖는 포아송-로그정규분포 모형에 대하여 고찰하고 추정에 있어서 잠재적 변수를 활용하여 필요한 난수발생이 쉽도록 하는 방법에 대하여 알아보았다.
Conjugate prior density families were motivated by considerations of tractability in implementing the Bayesian paradigm. But we consider problem that the conjugate prior p($\Theta$) cannot be used in restriction of the parameter $\Theta$. This article considers the nonconjugate prior problem of hierarchical Poisson model. We demonstrate the use of latent variables for sampling non-standard densities which arise in the context of the Bayesian analysis of non-conjugate by using a Gibbs sampler.
