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Bayesian Model Selection for Inverse Gaussian Populations with Heterogeneity
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  • Bayesian Model Selection for Inverse Gaussian Populations with Heterogeneity
  • Bayesian Model Selection for Inverse Gaussian Populations with Heterogeneity
저자명
Kang. Sang-Gil,Kim. Dal-Ho,Lee. Woo-Dong
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2008년|19권 2호|pp.621-634 (14 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This paper addresses the problem of testing whether the means in several inverse Gaussian populations with heterogeneity are equal. The analysis of reciprocals for the equality of inverse Gaussian means needs the assumption of equal scale parameters. We propose Bayesian model selection procedures for testing equality of the inverse Gaussian means under the noninformative prior without the assumption of equal scale parameters. The noninformative prior is usually improper which yields a calibration problem that makes the Bayes factor to be defined up to a multiplicative constant. So we propose the objective Bayesian model selection procedures based on the fractional Bayes factor and the intrinsic Bayes factor under the reference prior. Simulation study and real data analysis are provided.