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Bayesian inference for two-parameter gamma distribution assuming different noninformative priors

Moala, Fernando Antonio and Ramos, Pedro Luiz and Achcar, Jorge Alberto (2013) Bayesian inference for two-parameter gamma distribution assuming different noninformative priors. Revista Colombiana de Estadística; Vol. 36, núm. 2 (2013); 319-336 Revista Colombiana de Estadística; Vol. 36, núm. 2 (2013); 319-336 0120-1751 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/articl...

Resumen

En este artículo diferentes distribuciones a priori son derivadas en una inferenciaBayesiana de la distribución Gamma de dos parámetros. A prioris noinformativas tales como las de Jeffrey, de referencia, MDIP, Tibshirani y unapriori innovativa basada en la alternativa por cópulas son investigadas. Semuestra que una a priori de información de datos maximales conlleva a una a posteriori impropia y que las diferentes escogencias del parámetro de interéspermiten diferentes a prioris de referencia en este caso. Datos simulados permitencalcular las estimaciones Bayesianas e intervalos de credibilidad paralos parámetros desconocidos así como la evaluación del desempeño de lasdistribuciones a priori evaluadas. El análisis Bayesiano se desarrolla usandométodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo) para generar las muestras dela distribución a posteriori bajo las a priori consideradas.

Tipo de documento:Artículo - Article
Palabras clave:a prioris de Jeffrey, a prioris no informativas, conjugada, cópulas, distribución Gamma, MCMC, MDIP, ortogonal, referencia
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Revista Colombiana de Estadística
Código ID:42544
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :13 Septiembre 2014 09:45
Ultima modificación:06 Junio 2018 11:01
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