ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Using Bayesian Approach to Study Robustness of Classes of Priors for Homogeneous and Non Homogeneous Poison Processes

المصدر: المجلة الدولية للأداء الاقتصادي
الناشر: جامعة أمحمد بوقرة بومرداس - مخبر أداء المؤسسات الاقتصادية الجزائرية في ظل الحركية الاقتصادية الدولية
المؤلف الرئيسي: Talbi, Fatiha (Author)
المجلد/العدد: مج4, عدد خاص
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 1 - 12
DOI: 10.54241/2065-004-999-017
ISSN: 2661-7161
رقم MD: 1203654
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Bayesian Robustness | Nonhomogeneous Poisson Processes | Prior Robustness | Global Sensitivity | Local Sensitivity
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: A Non-Homogeneous process is a process with rate parameter (t) such that this rate is a function of time. Bayesians are interested in robustness with respect to changes in prior distributions/sampling models/loss functions. In This work, we focused on replacing a single prior distribution by a class of priors of the parameters of a given Poisson processes, and developing methods of computing the range of the ensuing answers as the prior varied over the class. This approach, called “global robustness”.

Un processus de Poisson non homogène est un processus avec le paramètre (t) qui est une fonction de temps. Les Bayésiens sont intéresses par la robustesse en ce qui concerne les changements des distributions a priori/des modèles/des fonctions de perte. Dans ce travail, on s’intéresse à remplacer une loi a priori par une classe de lois a priori des paramètres d’un processus de Poisson donné, et de développer le calcul du rang quand la loi a priori change dans cette classe, cette approche s’appelle ” la robustesse globale ”.

ISSN: 2661-7161

عناصر مشابهة