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Intrinsic Bayes Factors for Exponential Model Comparison with Censored Data
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  • Intrinsic Bayes Factors for Exponential Model Comparison with Censored Data
  • Intrinsic Bayes Factors for Exponential Model Comparison with Censored Data
저자명
Kim. Dal-Ho,Kang. Sang-Gil,Kim. Seong W.
간행물명
Journal of the Korean statistical society
권/호정보
2000년|29권 1호|pp.123-135 (13 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This paper addresses the Bayesian hypotheses testing for the comparison of exponential population under type II censoring. In Bayesian testing problem, conventional Bayes factors can not typically accommodate the use of noninformative priors which are improper and are defined only up to arbitrary constants. To overcome such problem, we use the recently proposed hypotheses testing criterion called the intrinsic Bayes factor. We derive the arithmetic, expected and median intrinsic Bayes factors for our problem. The Monte Carlo simulation is used for calculating intrinsic Bayes factors which are compared with P-values of the classical test.