二元性行列のためのベイズ推定法

要約　二元性行列の行、列、および相互作用効果に対する推定法を提案します。一元性行列は特殊ケースとして扱われます。この手法は、パラメータが事前に互いに関連していると考えられる場合に適しています。事後推定値は、二元性行列を平滑化する実用的な効果を持ち、一部のセルの頻度がゼロであっても有効です。主に扱うケースは、未知のパラメータに対して交換可能性の特定の仮定が事前に合理的である場合です。交換可能性の仮定に対するいくつかの可能な緩和についても議論します。これらの手法は、カール・ピアソンに起因する移動表の数値分析を提供し、この表における父親と息子の職業間の関連を測定するために使用されます。