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Objective Bayesian Inference for Bilateral Data

机译:双边数据的客观贝叶斯推断

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摘要

This paper presents three objective Bayesian methods for analyzing bilateral data under Dallal’s model and the saturated model. Three parameters are of interest, namely, the risk difference, the risk ratio, and the odds ratio. We derive Jeffreys’ prior and Bernardo’s reference prior associated with the three parameters that characterize Dallal’s model. We derive the functional forms of the posterior distributions of the risk difference and the risk ratio and discuss how to sample from their posterior distributions. We demonstrate the use of the proposed methodology with two real data examples. We also investigate small, moderate, and large sample properties of the proposed methodology and the frequentist counterpart via simulations.
机译:本文介绍了三种客观的贝叶斯方法,用于分析Dallal模型和饱和模型下的双边数据。涉及三个参数,即风险差异,风险比率和优势比。我们推导出Jeffreys的先验和Bernardo的参考先验,它们与表征Dallal模型的三个参数有关。我们导出风险差异和风险比率的后验分布的函数形式,并讨论如何从其后验分布中进行抽样。我们通过两个真实的数据示例演示了所提出的方法的使用。我们还通过仿真研究了所提出方法的小样本,中样本和大样本属性以及常客。

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