Análisis de bayes empírico mediante un ejemplo Report as inadecuate




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Tipo de documento: Artículo - Article

Palabras clave: Estadística matemática, Análisis de varianza, Análisis de desviaciones, Modelos lineales, Estadística matemática, Análisis de varianza, Análisis de desviaciones, Modelos lineales Estadística





Source: http://www.bdigital.unal.edu.co


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Revista Colombiana de Estadística No.31 y NO.
32 ANÁLISIS D E BAYES E M P Í R I C O M E D I A N T E U N E J E M P L O VÍCTOR HUGO P R I E T O , CONSTANZA QUINTERO, ISMAEL RODRÍGUEZ Profesores Asociados Depairtamento de Matemáticas y Estadística Universidad Nacional de Colombia Santafé de Bogotá, Colombia § 1. INTRODUCCIÓN El objeto de este artículo es ilustrar en forma elemental el desarrollo de la metodología de Bayes Empírico, sin pretender comparar las estimaciones que aquí se obtengan con las que se pueden obtener a través del método clásico o del método de Bayes. En general, el método de Bayes se plantea como una metodología adterna al método clásico.
Dicho método se fundamenta en el conocimiento de una distribución sobre el parámetro 6, r{9), denominaula distribución a priori.
Tal distribución se supone completamente conocida, no tiene parámetros desconocidos e involucra probabilidades subjetivas. El método de Bayes Empírico depende también de la existencia de una distribución a priori ir{9) a la cual se le puede dar una interpretación frecuencia! y se puede estimar usando observawriones apropiadas.
Así el método de Bayes Empírico puede ser esencialmente no Bayesiaino, en el sentido de no involucrar probabiüdades subjetivas. El Bayesiano empírico está de acuerdo con el método de Bayes, pero no especifica vadores de los parámetros de la distribución a priori 81 IT{9), eslima tales parámetros a 82 PRIETO, QUINTERO, RODRÍGUEZ partir de datos auxiliares (pasados o presentes) para la conslrución de lais reglas de Bayes. En términos de distribuciones se trata de determinar una distribución a posteriori f{9-x)af{x-9)n{9) (1) donde f{x - 6) es la función de verosimihtud evalueida en 9-, w{9) es la distribución a priori, en el caso de Bayes Empírico los parámetros desconocidos de Tr(9) que se estimarán para poder trabajar la ecuación (1) de la misma manera que el modelo de Bayes. Se puede enfatizar en...






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