On Predictive Distribution of K-Inflated Poisson Models with and Without Additional Information

Acerca de la distribución predicitiva de modelos Poisson K-inflados

This   paper   addresses  different   approaches  in  finding   the   Bayesian predictive distribution of a random  variable from a Poisson  model that  can handle  count data  with an inflated  value  of K ∈ N, known as the KIP  model. We explore  how we can  use  other  source  of additional information to  find such  an estimator. More specifically, we find a Bayesian estimator of future density of random  variable Y1 , based  on observable X1  from the K1 IP(p1 , λ1 ) model, with and without assuming that  there exists  another random  variable X2 , from the K2 IP(p2 , λ2 ) model, independent of X1 , provided λ1  ≥ λ2 , and compare their  performance using  simulation method.

Este  artículo  presenta  diferentes enfoques  para   buscar la distribución bayesiana predictiva de  una  variable aleatoria con  un  valor  inflado  k  ∈ N  conocido   como  el  modelo   KIP.      Se  explora  como  usar   una   fuente   de información adicional para  encontrar el estimador. Específicamente, se busca un estimador Bayesiano de la densidad futura de una  variable aleatoria Y1 , basada en  una  variable observable X1   a  partir del  modelo  K1 IP(p1 , λ1 ), con  y  sin  el supuesto de  que  existe  otra  variable aleatoria X2   del  modelo K2 IP(p2 , λ2 ), independiente de X1 , si λ1 ≥ λ2 , y se compara su desempeñousando  un método  de simulación.