Una aproximación bayesiana al problema de heteroscedasticidad en el modelo lineal simple Report as inadecuate




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Presentamos una implementación bayesiana para ayudar a resolver un problema de heteroscedaticidad en el modelo de regresión simple, fácilmente extendible al caso múltiple., We implement a bayesian solution to the heteroscedasticity problem in simple regression. This solution can be easily generalized to the multiple regression case.

Tipo de documento: Artículo - Article

Palabras clave: Heteroscedasticidad, modelos de regresión, estadística bayesiana, muestreador de Gibbs, Heteroscedasticity, Regression models, Bayesian statistics, Gibbs sampler





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


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Revista Colombiana de Estadı́stica Volumen 28 No 1.
pp.
17 a 21.
Junio 2005 Una aproximación bayesiana al problema de heteroscedasticidad en el modelo lineal simple Juan Carlos Correa* Resumen Presentamos una implementación bayesiana para ayudar a resolver un problema de heteroscedaticidad en el modelo de regresión simple, fácilmente extendible al caso múltiple. Palabras Claves: Heteroscedasticidad, modelos de regresión, estadı́stica bayesiana, muestreador de Gibbs. Abstract We implement a bayesian solution to the heteroscedasticity problem in simple regression.
This solution can be easily generalized to the multiple regression case. Keywords: Heteroscedasticity, Regression models, Bayesian statistics, Gibbs sampler. 1. Introducción El modelo de regresión lineal es tal vez la herramienta estadı́stica de más amplio uso.
El modelo de regresión simple presenta una estructura elegante, útil para representar gran cantidad de fenómenos reales de una forma aproximada. yi = β0 β1 xi ǫi Se asume usualmente que ǫi ∼ N (0, σ 2 ). Un problema conocido es el de la heteroscedasticidad, o sea la violación de la condición de varianza constante de los errores. Un modelo de heteroscedasticidad que se asume con frecuencia es σi2 = xνi σ 2 , donde ν se convierte en otro parámetro del modelo, el cual desde el punto de vista * Profesor asociado.
Escuela de Estadı́stica.
Universidad Nacional.
Sede Medellı́n. E-mail: jccorrea@unalmed.edu.co 17 18 Juan Carlos Correa tradicional se estima primero y se realiza una transformación antes de aplicar los procedimientos de estimación corrientes. Aquı́ presentamos la aproximación bayesiana para la solución de este problema, mostrando cómo se puede generalizar al caso de la regresión múltiple y además lo ilustramos mediante un ejemplo utilizando el programa WinBUGS. 2. La aproximación bayesiana Opuesto a la estimación clásica de parámetros, la estadı́stic...






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