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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2008
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912222001 |
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Table of 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