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Publicada porCandelas Porras Modificado hace 9 años
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Inferencia Estadística Departament d’Estadística
Inferencia bayesiana: comparación de dos muestras normales independientes Programa de doctorado en Estadística, Análisis de datos y Bioestadística Inferencia Estadística Departament d’Estadística
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Distribución ji-cuadrado inversa
Definición: Es la distribución de Comparación de dos muestras independientes
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Planteamiento del problema
Dos muestras independientes con distribución normal: Función de verosimilitud: Comparación de dos muestras independientes
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Caso de varianzas iguales
Si las varianzas, aunque desconocidas, se pueden considerar iguales, la función de verosimilitud se puede escribir como: Comparación de dos muestras independientes
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Caso de varianzas iguales igualdad importante y notación
Teniendo en cuenta que: Comparación de dos muestras independientes
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Caso de varianzas iguales función de verosimilitud
Se puede escribir, finalmente: Comparación de dos muestras independientes
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Caso de varianzas iguales prior no informativa y posterior
Según el criterio de Jeffreys (también independencia a priori entre parámetros): Comparación de dos muestras independientes
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Caso de varianzas iguales posterior
En resumen: Inferencia sobre d: posterior obtenida de cambio de variable Comparación de dos muestras independientes
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Caso de varianzas iguales inferencia marginal sobre d
Comparación de dos muestras independientes
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Caso de varianzas iguales inferencia marginal sobre d
En resumen, p(d|y) es una t no estándar O, equivalentemente, si Comparación de dos muestras independientes
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Caso en el que no podemos suponer igualdad de varianzas
Problema de Behrens-Fisher Fisher: enfoque de “inferencia fiducial”: parámetros variables dado un conjunto de datos fijo (pero sin utilizar prior). Savage: inferencia fiducial es “intento de hacer la tortilla bayesiana sin romper los huevos bayesianos” Solución fiducial bayesiana a partir de priores no informativas. Comparación de dos muestras independientes
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Problema de Behrens-Fisher distribución posterior
Por separado, son Si las podemos suponer independientes: Posterior para d, teóricamente clara: Comparación de dos muestras independientes
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Problema de Behrens-Fisher aproximación a la distribución posterior
Fisher propuso basarse en Comparación de dos muestras independientes
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Distribución de Behrens-Fisher
Comparación de dos muestras independientes
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Problema de Behrens-Fisher percentiles de la distribución posterior
En 1938, Sukhatmé: tabla de percentiles Comparación de dos muestras independientes
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Problema de Behrens-Fisher aproximación de la d. posterior
Patil, 1964: Comparación de dos muestras independientes
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Inferencia para la ratio de varianzas
Métrica “data translated”: log s Þ mejor considerar log F para inferencia sobre ratio de varianzas La posterior para log F es: Comparación de dos muestras independientes
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