We propose a method for estimating the size of a population in a multiple record system in the presence of missing data. The method is based on a latent class model where the parameters and the latent structure are estimated using a Gibbs sampler. The proposed approach is illustrated through the analysis of a data set already known in the literature, which consists of five registrations of neural tube defects.
Bayesian latent class models for capture–recapture in the presence of missing data / Di Cecco, D.; Di Zio, M.; Liseo, B.. - In: BIOMETRICAL JOURNAL. - ISSN 0323-3847. - (2020). [10.1002/bimj.201900111]
Titolo: | Bayesian latent class models for capture–recapture in the presence of missing data | |
Data di pubblicazione: | 2020 | |
Autori: | ||
Stringa autori: | Di Cecco, D.; Di Zio, M.; Liseo, B. | |
Numero degli autori: | 3 | |
Nazionalità autore: | ITALIA | |
Lingua: | Inglese | |
Rivista: | BIOMETRICAL JOURNAL | |
Revisione (peer review): | Esperti anonimi | |
Numero di pagine: | 13 | |
Editore: | Wiley-VCH Verlag | |
Città editore: | 111 RIVER ST, HOBOKEN 07030-5774, NJ USA | |
Codice identificativo Pubmed: | 31997470 | |
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1002/bimj.201900111 | |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-85078844955 | |
Codice identificativo ISI: | WOS:000509971000001 | |
Abstract: | We propose a method for estimating the size of a population in a multiple record system in the presence of missing data. The method is based on a latent class model where the parameters and the latent structure are estimated using a Gibbs sampler. The proposed approach is illustrated through the analysis of a data set already known in the literature, which consists of five registrations of neural tube defects. | |
Parole Chiave: | Bayesian analysis; capture–recapture; missing data; multiple record system | |
Appartiene alla tipologia: | 01a Articolo in rivista |
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