Bayesian estimation and regularization techniques in categorical data analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F25%3A00643607" target="_blank" >RIV/67985807:_____/25:00643607 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216208:11320/25:10507346
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.2478/jamsi-2025-0011" target="_blank" >https://doi.org/10.2478/jamsi-2025-0011</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.2478/jamsi-2025-0011" target="_blank" >10.2478/jamsi-2025-0011</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Bayesian estimation and regularization techniques in categorical data analysis
Popis výsledku v původním jazyce
This paper explores Bayesian estimation for categorical data, focusing on simple yet effective models that provide a foundation for applying more advanced methods accurately and reliably in real-world applications. We begin by revisiting Bayesian estimators for the binomial distribution and investigating their properties. Next, we develop hypothesis tests for categorical data (sign test, homogeneity test, symmetry test) based on regularized maximum likelihood estimates of the probabilities. Finally, we formulate regularized versions of common association measures for contingency tables and study the regularized version of mutual information, particular for the situation where the regularized version can effectively handle zero counts.
Název v anglickém jazyce
Bayesian estimation and regularization techniques in categorical data analysis
Popis výsledku anglicky
This paper explores Bayesian estimation for categorical data, focusing on simple yet effective models that provide a foundation for applying more advanced methods accurately and reliably in real-world applications. We begin by revisiting Bayesian estimators for the binomial distribution and investigating their properties. Next, we develop hypothesis tests for categorical data (sign test, homogeneity test, symmetry test) based on regularized maximum likelihood estimates of the probabilities. Finally, we formulate regularized versions of common association measures for contingency tables and study the regularized version of mutual information, particular for the situation where the regularized version can effectively handle zero counts.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA24-11146S" target="_blank" >GA24-11146S: Portfolio s maximální entropií</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of applied mathematics, statistics and informatics
ISSN
1336-9180
e-ISSN
1339-0015
Svazek periodika
21
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
SK - Slovenská republika
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
105-122
Kód UT WoS článku
001649863600004
EID výsledku v databázi Scopus
—