The Bayesian Design of Kaplan Meier Estimation Using Gibbs Sampling: Application in Econometrics of Duration Models
| المصدر: | مجلة اقتصاديات المال والأعمال |
|---|---|
| الناشر: | المركز الجامعي عبدالحفيظ بوالصوف ميلة - معهد العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير |
| المؤلف الرئيسي: | Hamimes, Ahmed (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Benamirouche, Rachid (Co-Author) |
| المجلد/العدد: | مج4, ع4 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
الجزائر |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| الشهر: | ديسمبر |
| الصفحات: | 150 - 168 |
| DOI: |
10.37170/1986-004-004-007 |
| ISSN: |
2543-3784 |
| رقم MD: | 1146894 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
Bayesian Approach | Nonparametric Survival | Kaplan Meier Bayesian Estimator | Gibbs Sampling
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| رابط المحتوى: |
| المستخلص: |
A Bayesian approach to survival offers practical, simple and relatively easy solutions to exploit digitally. In this contribution, we will demonstrate the effectiveness of the Bayesian approach in the modeling of durations and in an econometric context, we propose the Bayesian design of the Kaplan Meier estimator based on the stochastic approximation, which is represented here by the Gibbs sampling. Our contribution is to improve the deductive stage in estimating nonparametric survival times and under censorship, and this is what we reached in our research by means of the hierarchical prior distribution. Une approche bayésienne de la survie offre des solutions pratiques, simples et relativement faciles à exploiter numériquement. Dans cette contribution, nous démontrerons l'efficacité de l'approche bayésienne dans la modélisation des durées et dans un contexte économétrique, nous proposons le plan bayésien de l'estimateur de Kaplan Meier basé sur l'approximation stochastique, qui est ici représentée par l'échantillonnage de Gibbs. Notre contribution est d'améliorer l'étape déductive dans l'estimation des temps de survie non paramétriques et sous censure, et c'est ce que nous avons atteint dans notre recherche au moyen de la distribution hiérarchique a priori. |
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| ISSN: |
2543-3784 |
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