Show simple item record

dc.contributor.authorGrzenda, Wioletta
dc.date.accessioned2015-06-22T10:01:21Z
dc.date.available2015-06-22T10:01:21Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/10050
dc.description.abstractThe Bayesian approach gives the possibility of using in the research additional information that is external to the sample. The primary objective of this paper is to analyse the impact of the prior information on the posterior distribution in Bayesian parametric survival models. In this work the exponential models and Weibull models with different prior distributions have been estimated and compared. The aim of this research is to investigate the determinants of unemployment duration. The models have been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling.pl_PL
dc.description.abstractW pracy przedstawiono parametryczne modele przeżycia w ujęciu bayesowskim. Podejście bayesowskie wymaga zadania rozkładów a priori dla szacowanych parametrów modelu. Rozkład a priori parametru jest rozkładem prawdopodobieństwa, który wyraża całą wiedzę badacza o szacowanym parametrze przed sprawdzeniem aktualnych danych. W literaturze przedmiotu często spotyka się nieinformacyjne rozkłady a priori, które wyrażają brak wstępnej wiedzy badacza o szacowanych parametrach modelu. W celu pokazania znaczenia informacji a priori oraz jej wpływu na rozkład a posteriori oszacowano kilka parametrycznych modeli przeżycia przy różnych rozkładach a priori. Przedmiot badań stanowią determinanty długości czasu pozostawania bez pracy.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;285
dc.subjectsurvival parametric modelspl_PL
dc.subjectBayesian inferencepl_PL
dc.subjectprior distributionpl_PL
dc.subjectMCMC methodpl_PL
dc.subjectunemploymentpl_PL
dc.titleThe Significance of Prior Information in Bayesian Parametric Survival Modelspl_PL
dc.title.alternativeZnaczenie informacji a priori w bayesowskich parametrycznych modelach przeżyciapl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.page.number[31]-38pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationWarsaw School of Economics, Institute of Statistics and Demographypl_PL
dc.referencesBlossfeld H.P., Rohwer G. (1995), Techniques of event history modeling, New approaches to causal analysis, Hillsdale, NJ: L. Erlbaumpl_PL
dc.referencesCasella G., George E.I. (1992), Explaining the Gibbs sampler, The American Statistician, 46, 167–74pl_PL
dc.referencesDrobnič S., Frątczak E. (2001), Employment patterns of married women in Poland, Careers of couples in contemporary society, New Yorkpl_PL
dc.referencesGelman A., Carlin J.B., Stern H.S., Rubin D.B. (2000), Bayesian data analysis, Chapman & Hall/CRC, Londonpl_PL
dc.referencesGeweke J. (1992), Evaluating the accuracy of sampling-based approaches to calculating posterior moments. In Bernardo J., Berger J., Dawiv A., Smith A., Bayesian Statistics, 4, 169–193pl_PL
dc.referencesGrzenda W. (2011), Bayesian exponential survival model in analysis of unemployment duration determinants, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, (Przyjęte do publikacji)pl_PL
dc.referencesIbrahim J.G., Chen M-H, Sinha D. (2001), Bayesian survival analysis, Springer-Verlag, New Yorkpl_PL
dc.referencesKim S.W., Ibrahim J.G. (2000), On Bayesian Inference for Parametric Proportional Hazards Models Using Noninformative Priors, Lifetime Data Analysis, 6, 331–341pl_PL
dc.referencesSilvey S. D. (1978), Wnioskowanie statystyczne, PWN, Warszawapl_PL
dc.referencesSzreder M. (1994), Informacje a priori w klasycznej i bayesowskiej estymacji modeli regresji, Uniwersytet Gdański, Gdańskpl_PL


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record