Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional de Colombia
2008
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876426822669828096 |
|---|---|
| author | Carlos Javier Barrera |
| author_facet | Carlos Javier Barrera |
| contents | Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC Carlos Javier Barrera Juan Carlos Correa Física, Astronomía y Matemáticas MCMC A priori fiabilidad distribución predictiva 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 0 en la población es modelada por la función de densidad a priori T(0), (0 2 0). Para obtener las distribuciones predictivas bayesianas, se implementará la metodología MCMC, la cual exige calibración, diseño, implementación y validación de algoritmos apropiados. 2008 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912222001 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.2 Vol.31 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_89912222001 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2008 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
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| topic | Física, Astronomía y Matemáticas MCMC A priori fiabilidad distribución predictiva |
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