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Bayesian model comparison and model averaging for small-area estimation

机译:小区域估计的贝叶斯模型比较和模型平均

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摘要

This paper considers small-area estimation with lung cancer mortality data,and discusses the choice of upper-level model for the variation over areas.Inference about the random effects for the areas may depend strongly on thechoice of this model, but this choice is not a straightforward matter. We givea general methodology for both evaluating the data evidence for differentmodels and averaging over plausible models to give robust area effectdistributions. We reanalyze the data of Tsutakawa [Biometrics 41 (1985) 69--79]on lung cancer mortality rates in Missouri cities, and show the differences inconclusions about the city rates from this methodology.
机译:本文考虑了具有肺癌死亡率数据的小区域估计,并讨论了区域变化的上层模型的选择。关于区域随机效应的推断可能在很大程度上取决于该模型的选择,但这种选择并非如此。一个简单的事情。我们提供了一种通用的方法,既可以评估不同模型的数据证据,又可以对合理模型进行平均,以给出可靠的面积效应分布。我们重新分析了Tsutakawa [Biometrics 41(1985)69--79]关于密苏里州城市肺癌死亡率的数据,并显示了从该方法得出的城市死亡率结论的差异。

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