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    Probability matching priors for the powers of mean and variance in the normal distribution

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    This paper considers the noninformative priors for the powers of mean and variance in the normal distribution. The powers of mean and variance include the inverse powers of mean, the coefficient of variation and the inverse of the coefficient of variation, etc. We develop probability matching priors as the noninformative priors. Then we reveal that Jeffreys" prior and the developed matching prior have the different density forms. Based on the general priors including the derived noninformative priors, we investigate the condition that the posterior distributions are proper. We show that the the first order matching prior corresponds very well the frequentist target coverage probabilities than Jeffreys" prior through simulation study, and a real example is illustrated.
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    This paper considers the noninformative priors for the powers of mean and variance in the normal distribution. The powers of mean and variance include the inverse powers of mean, the coefficient of variation and the inverse of the coefficient of varia...

    This paper considers the noninformative priors for the powers of mean and variance in the normal distribution. The powers of mean and variance include the inverse powers of mean, the coefficient of variation and the inverse of the coefficient of variation, etc. We develop probability matching priors as the noninformative priors. Then we reveal that Jeffreys" prior and the developed matching prior have the different density forms. Based on the general priors including the derived noninformative priors, we investigate the condition that the posterior distributions are proper. We show that the the first order matching prior corresponds very well the frequentist target coverage probabilities than Jeffreys" prior through simulation study, and a real example is illustrated.

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    목차 (Table of Contents)

    • Abstract
    • 1. Introduction
    • 2. The probability matching prior
    • 3. Propriety of the posterior distribution
    • 4. Numerical studies
    • Abstract
    • 1. Introduction
    • 2. The probability matching prior
    • 3. Propriety of the posterior distribution
    • 4. Numerical studies
    • 5. Concluding remarks
    • References
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