Compositional ideas in the bayesian analysis of categorical data with application to dose finding clinical trials


Autoria(s): Gasparini, Mauro; Eisele, J.
Contribuinte(s)

Thió i Fernández de Henestrosa, Santiago

Martín Fernández, Josep Antoni

Universitat de Girona. Departament d’Informàtica i Matemàtica Aplicada

Data(s)

01/04/2009

Resumo

Compositional random vectors are fundamental tools in the Bayesian analysis of categorical data.Many of the issues that are discussed with reference to the statistical analysis of compositionaldata have a natural counterpart in the construction of a Bayesian statistical model for categoricaldata.This note builds on the idea of cross-fertilization of the two areas recommended by Aitchison (1986)in his seminal book on compositional data. Particular emphasis is put on the problem of whatparameterization to use

Geologische Vereinigung; Universitat de Barcelona, Equip de Recerca Arqueomètrica; Institut d’Estadística de Catalunya; International Association for Mathematical Geology; Patronat de l’Escola Politècnica Superior de la Universitat de Girona; Fundació privada: Girona, Universitat i Futur.

Identificador

http://hdl.handle.net/10256/686

Idioma(s)

eng

Publicador

Universitat de Girona. Departament d’Informàtica i Matemàtica Aplicada

Direitos

Tots els drets reservats

Palavras-Chave #Estadística bayesiana
Tipo

info:eu-repo/semantics/conferenceObject