Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC
En el estudio de la confiabilidad es muy frecuente el desconocimiento de parámetros poblacionales; por tanto, es necesario recoger información muestral relevante para la estimación de estos a través de distribuciones de probabilidad, conocidas como distribución a priori. Los métodos bayesianos permi...
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Universidad Nacional de Colombia
2008-12-01
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doaj-83d293c418b9478490a23de451ad0c372020-11-25T02:57:31ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512008-12-01312145155S0120-17512008000200001Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMCCARLOS JAVIER BARRERA0JUAN CARLOS CORREA1Instituto Tecnológico Metropolitano Institución Universitaria (ITM)Universidad Nacional de ColombiaEn el estudio de la confiabilidad es muy frecuente el desconocimiento de parámetros poblacionales; por tanto, es necesario recoger información muestral relevante para la estimación de estos a través de distribuciones de probabilidad, conocidas como distribución a priori. Los métodos bayesianos permiten incorporar opiniones subjetivas acerca de incertidumbres con respecto al parámetro o vector de parámetros de interés. La incertidumbre acerca del verdadero valor de un parámetro de interés θ en la población es modelada por la función de densidad a priori π(θ), (θ \in Θ). Para obtener las distribuciones predictivas bayesianas, se implementará la metodología MCMC, la cual exige calibración, diseño, implementación y validación de algoritmos apropiados.http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512008000200001&lng=en&tlng=enPriorPredictive DistributionReliabilityMCMC |
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En el estudio de la confiabilidad es muy frecuente el desconocimiento de parámetros poblacionales; por tanto, es necesario recoger información muestral relevante para la estimación de estos a través de distribuciones de probabilidad, conocidas como distribución a priori. Los métodos bayesianos permiten incorporar opiniones subjetivas acerca de incertidumbres con respecto al parámetro o vector de parámetros de interés. La incertidumbre acerca del verdadero valor de un parámetro de interés θ en la población es modelada por la función de densidad a priori π(θ), (θ \in Θ). Para obtener las distribuciones predictivas bayesianas, se implementará la metodología MCMC, la cual exige calibración, diseño, implementación y validación de algoritmos apropiados. |
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