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A Simulation Study of Hierarchical Bayesian Fusion spatial Small Area Model for Binary Outcome under spatial misalignment

引用

Open Journal of Statistics 2021年第6期11卷 993-1009页

作者： Kindie Fentahun Muchie Anthony Kibira Wanjoya Samuel Musili Mwalili Institute for Basic Sciences Technology and Innovation Pan African University Nairobi Kenya Department of Epidemiology and Biostatistics School of Public Health College of Medicine and Health Sciences Bahir Dar University Bahir Dar Ethiopia Department of Statistics and Actuarial Sciences Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology Nairobi Kenya

Simulation (stochastic) methods are based on obtaining random samples θ5 from the desired distribution p(θ) and estimating the expectation of any function h(θ). Simulation methods can be used for high-dimensional distributions, and there are general algorithms which work for a wide variety of models. Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods have been important in making Bayesian inference practical for generic hierarchical models in small area estimation. Small area estimation is a method for producing reliable estimates for small areas. Model based Bayesian small area estimation methods are becoming popular for their ability to combine information from sever

关键词： Simulation Small Area Estimation Hierarchical Bayesian spatial misalign-ment Fusion Process

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