On Predictive Distribution of K-Inflated Poisson Models with and Without Additional Information

• Autores: Abdolnasser Sadeghkhani, Ejaz Ahmad
• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 43, Nº. 2, 2020, págs. 173-182
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Acerca de la distribución predicitiva de modelos Poisson K -inflados
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    Resumen Este artículo presenta diferentes enfoques para buscar la distribución bayesiana predictiva de una variable aleatoria con un valor inflado K Є ℕ conocido como el modelo KIP. Se explora como usar una fuente de información adicional para encontrar el estimador. Específicamente, se busca un estimador Bayesiano de la densidad futura de una variable aleatoria Y 1 , basada en una variable observable X 1 a partir del modelo K1IP(p 1, λ 1), con y sin el supuesto de que existe otra variable aleatoria X 2 del modelo K2IP(p2, λ2), independiente de X 1 , si λ1 ≥ λ2, y se compara su desempeño usando un método de simulación.

  • English

    Abstract This paper addresses different approaches in finding the Bayesian predictive distribution of a random variable from a Poisson model that can handle count data with an inflated value of K Є ℕ, known as the KIP model. We explore how we can use other source of additional information to find such an estimator. More specifically, we find a Bayesian estimator of future density of random variable Y 1 , based on observable X 1 from the K1IP(p1 , λ 1 ) model, with and without assuming that there exists another random variable X 2 , from the K2IP(p 2 , λ 2 ) model, independent of X1, provided λ 1 ≥ λ 2, and compare their performance using simulation method.