• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.431-437
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• 1998

본 논문의 목적은 계층적 베이즈 일반화 선형모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하는 것이다. 구체적으로 계층적 베이즈 변량효과 모형을 소개하고 무정보적 사전분포 하에서 사후분포가 진(proper)인지에 대한 충분조건을 찾는다 또한, 깁스(Gibbs) 표본자를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 절차의 수행에 관해 논의한다. 현실자료를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 분석을 예시하고, 이에 대응하는 경험적 베이즈 분석과 비교한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.1039-1047
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• 2014

An autoregressive model with normal errors is a natural model that attempts to fit time series data. More flexible models that include normal distribution as a special case are necessary because they can cover normality to non-normality models. The skewed exponential power distribution is a possible candidate for autoregressive models errors that may have tails lighter(platykurtic) or heavier(leptokurtic) than normal and skewness; in addition, the use of skewed exponential power distribution can reduce the influence of outliers and consequently increases the robustness of the analysis. We use SIR algorithm and grid method for an efficient Bayesian estimation.