ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







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
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 02575nam a22002537a 4500
001 1890568
024 |3 10.37170/1986-004-004-007 
041 |a eng 
044 |b الجزائر 
100 |a Hamimes, Ahmed  |e Author  |9 607838 
245 |a The Bayesian Design of Kaplan Meier Estimation Using Gibbs Sampling:  |b Application in Econometrics of Duration Models 
260 |b المركز الجامعي عبدالحفيظ بوالصوف ميلة - معهد العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير  |c 2020  |g ديسمبر 
300 |a 150 - 168 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b 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. 
520 |d 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. 
653 |a تصميم بايزي  |a تقدير كابلان ماير  |a الإحصاء التطبيقي  |a الاقتصاد القياسي 
692 |b Bayesian Approach  |b Nonparametric Survival  |b Kaplan Meier Bayesian Estimator  |b Gibbs Sampling 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 007  |e Finance and Business Economies Review  |f Mağallaẗ iqtiṣādiyat al-māl wa al-aՙmāl  |l 004  |m مج4, ع4  |o 1986  |s مجلة اقتصاديات المال والأعمال  |v 004  |x 2543-3784 
700 |a Benamirouche, Rachid  |e Co-Author  |9 595342 
856 |u 1986-004-004-007.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1146894  |d 1146894