Science and Nature

Introducción a la Estadística Bayesiana

By Juan Carlos Correa Morales, Carlos Javier Barrera Causil

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Length8h 56m

About this audiobook

La relevancia que ha tomado la estadística bayesiana en distintas áreas lleva a escribir este texto, cuyo objetivo es contribuir en el crecimiento de los métodos bayesianos en América Latina e incentivar a los estudiantes a aplicar dichas herramientas en sus investigaciones. Aquí se presentan los elementos básicos de la estadística bayesiana, estadística bayesiana computacional y aplicaciones. Esta estructura contiene en total 14 capítulos que ilustran al lector en un gran número de procedimientos. El lector puede solicitar al correo electrónico de los autores la información correspondiente de las bases de datos necesarias para implementar paso a paso los códigos de R y OpenBUGS presentados en esta obra.

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GenreScience and Nature

Length8 hrs 56 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateFeb 1, 2019

LanguageSpanish

1INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA BAYESIANA

781 R

2I. Barrera Causil, Carlos Javier

799.1.1. Glosario de cadenas de Markov

3II. Título

801 n

4III. Serie

811 R

5Diseño de carátula LEONARDO SÁNCHEZ

82Es claro que si los vectores {θr}R ] ˆΦ

Show all chapters

6Prefacio

83resu<-sample(pis,10000,prob=res.a posteriori,replace=T)

7Índice general

841 R

8I Elementos básicos

85Xd

95.7.1. 5.7.2. 5.7.3. Media y precisión desconocidas

86# Gibbs para una Poisson Bivariada

10Introducción

87# usando el paquete gibbs.met de R, tenemos: require(gibbs.met)

11tadística desde el punto de vista bayesiano:

88Figura 9.8: distribución marginal del número promedio de goles de los locales

121.2. Probabilidad personal o subjetiva

89Γ(κ)

131.4. Problemas con la aproximación clásica

90MTF = µ + κλ

14Hipótesis P0 P1

911 c xi − µ λ

152 + j j

929.1.5. Algoritmo Metropolis-Hastings

16Teoría bayesiana

93El algoritmo se resume así:

17Capítulo 2

94α = m´ın

182.2. Distribuciones a priori no informativas

95λ = log

19P (A gane el torneo) =

969.2.3. Una prueba simple de convergencia

20P (A no gane el torneo) =

97es utilizar el muestreador de Gibbs.

21Lotería B La persona gana X si ocurre E.

98prevalencia π.

22e≺r2, si, y solo sí, U (r1) ≤ U (r2).

99El programa completo y descrito en forma detallada sería como el siguiente:

23Capítulo 3

100xlab=’Omega’,ylab=’Densidad’)

24Análisis preposterior

101Capítulo 10

25Capítulo 4

102Diagnósticos de los muestreadores MCMC

26θ: parámetro desconocido (escalar o vector o matriz)

103Cuatro gráﬁcos MCMC

27∑ n i=1 xi.

104El diagnóstico de convergencia es:

28ˆπ (1 − ˆπ) n

1051 m

29Γ(α + β) Γ(α)Γ(β)

106carta:

30litud, L(θ):

107if(runif(1)<cociente){

31Edwards [89] presenta una reﬂexión interesante entre hipótesis y modelo:

108Mean 3rd Qu.

32Edwards [89] apunta

109esenciales de una relación estadística:

33Distribuciones conjugadas

110Y ∼ N

34da).

111) β0 − ˆβ

35,θ

1121 n

36V arianza =

1130 X′). Se sigue que:

37Frecuencia

1142wqn

386 o más. π6+

1151 es el elemento i,i de M−1

39Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 0.0002460 -3.178

1161 R

40F1

117RM−1

41= nf

118X∗β∗

42El algoritmo

119Otros

431 m

120El código en OpenBUGS es:

44Φ

121Nodo 1 alpha 2 beta 3 Precio175 4 Precio175indi

45−τ

122Parámetro Estimación 108.66667 0.60893

46∝ exp

123El Factor de Occam:

47× exp

124≈ L(ˆθi) ≈ Máxima Verosimilitud × Factor de Occam

48Entonces:

125La lectura de datos es:

49× exp

126Mean

50Capítulo 6

127IPC.acum<-sum(IPC); precio2<-precio2*(1+IPC.acum/100)

51Distribuciones a priori no informativas

128(Intercept) año2

52El análisis estadístico debe aparecer como «objetivo».

129Mean

53Así π ∼ Beta es propia.

130Modelo lineal generalizado

54Capítulo 7

13112.1. Modelo logístico

551 n

132Duración de la Diabetes Datos Previos Datos Actuales

56L: Una función de pérdida

133 y

57Función de pérdida error absoluto:

134(βo)

58Bajo el supuesto que el modelo muestral sea el del punto anterior:

135Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

59En el ejemplo que teníamos nos da:

136Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) 0.307

60Intervalos basados en la razón de verosimilitud relativa

137Number of Fisher Scoring iterations: 4

611 n

1381 n i=1 xi!

62Para la Poisson tenemos:

139http://www.openbugs.net/w/FrontPage

63Φ

140cumplir:

64Mean 3rd Qu.

141Wiley & Sons, New York, 1989.

65Adjusted R-squared: 0.8886 F-statistic: p-value: < 2.2e-16

142Social Scientists. Springer, New York, 2007.

66∑ n

143John Wiley & Sons, Singapore, 2010.

67Para H1

144American Political Science Review, 88(2):412–423, 1994.

681 M

145Technical Report. Duke University, 1999.

692πσ0

146The American Statistician, 40(4):313–315, 1986.

701 M

147Journal of the American Statistical Association, 62(317):48–62, 1967.

71Muestra 1 Muestra 2

148and asymmetry over the business cycle. 71(1):151–168, 2003.

72M0 M1

149models. The Statistician, 52(3):381–393, 2003.

73Bji

150data. Computational Statistics & Data Analysis, 23:207–218, 1996.

74+ o

151American Statistical Association, 90(431):921–927, 1995.

75F (Yi |θi)ξ(θi |τ )dθi

152my,Cornell University, 199*.

76Placebo

153Introducción a la Estadística Bayesiana

77(La precisión)

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