Denna artikel behandlar Bayesian slutsatser om samlingar av okända distributioner som är föremål för en partiell stokastisk beställning. För att ta itu med problem med att testa likheter mellan grupper och skattning av gruppspecifika fördelningar föreslår vi klasser av begränsad beroende Dirichlet-process (rDDP) priors. Dessa rDDP tidigare har fullt stöd i utrymmet för stokastiskt beställda distributioner, och kan användas för samlingar av okända blandning distributioner för att få en flexibel klass av rDDP blandningsmodeller. Teoretiska egenskaper diskuteras, effektiva metoder utvecklas för bakre beräkning med MCMC, och metoderna illustreras med hjälp av data från en studie av DNA-skador och reparation.
REF använder en beroende Dirichlet-process för att testa för jämlikhet mot stokastiskt beställda alternativ.
Bayesian nonparametric inference on stochastic ordering
{'venue': 'Biometrika', 'journal': 'Biometrika', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics']}