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A BAYESIAN METHOD FOR FINDING MINIMUM GENERALIZED VARIANCE AMONG K MULTIVARIATE NORMAL POPULATIONS
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  • A BAYESIAN METHOD FOR FINDING MINIMUM GENERALIZED VARIANCE AMONG K MULTIVARIATE NORMAL POPULATIONS
  • A BAYESIAN METHOD FOR FINDING MINIMUM GENERALIZED VARIANCE AMONG K MULTIVARIATE NORMAL POPULATIONS
저자명
Kim. Hea-Jung
간행물명
Journal of the Korean statistical society
권/호정보
2003년|32권 4호|pp.411-423 (13 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In this paper we develop a method for calculating a probability that a particular generalized variance is the smallest of all the K multivariate normal generalized variances. The method gives a way of comparing K multivariate populations in terms of their dispersion or spread, because the generalized variance is a scalar measure of the overall multivariate scatter. Fully parametric frequentist approach for the probability is intractable and thus a Bayesian method is pursued using a variant of weighted Monte Carlo (WMC) sampling based approach. Necessary theory involved in the method and computation is provided.