K개 포아송 분포의 베이지안 다중비교에 관한 연구

A Study on the Bayesian multiple comparison of K-poisson distributions

포아송 모집단 평균의 다중비교 문제(MCP)에 관하여 모평균들이 같다라는 귀무가설에 대한 사후확률을 계산하는 방법으로 베이즈의 방법을 제안한다. 이는 평균들이 같은지 다른지에 따라 유발되는 모수공간의 한 부분으로 통계적 실험에서 평균들에 대한 쌍체비교를 하는 방법을 이끌어낸다. 일반적으로 사전분포와 우도함수를 이용하여 사후확률분포를 구하였는데 이 방법론을 발전시키기 위해 DPP(Dirichlet Process Prior)를 이용하고 그 해결책으로 깁스샘플링을 이용한다.

Regarding to multiple comparison problem (MCP) of k poisson population mean, we suggest a Bayesian method for calculating posterior probabilities for various hypotheses of equality among population means. This leads to a simple method for obtaining pairwise comparisons of means in a statistical experiment with a partition on the parameter space induced by equality and inequality relationships among the means. The method is derived from the fact that certain features of the hierarchical nonparametric family of Dirichlet process priors, in general, make it amenable to solving the MCP and estimating the posterior probability by means of posterior simulation, the Gibbs sampling. One example are illustrated for the method. For this example, the method is straightforward for specifying distributionally and to implement computationally, with output readily adapted for required comparison.