Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico
En muchas situaciones resulta util cuanticar informacion subjetiva que uno o varios expertos conocen acerca de un tema de interes, por esto, una parte importante dentro de la estadstica Bayesiana es la construccion de metodos de elicitacion para hallar distribuciones de probabilidad. Con el fin de c...
- Autores:
-
Tangarife Quintero, Jenny Andrea
Correa Morales, Juan Carlos
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/10976
- Palabra clave:
- a priori distribution; bayesian statistic; beta distribution; binomial distribution; indirect methodology.
distribución a priori; distribución beta, distribución binomial, estadísica bayesiana, metodología indirecta.
- Rights
- License
- Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadística
id |
SANTOTOMAS_8a6750c204747c292c306ebbcf3e88b6 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.usta.edu.co:11634/10976 |
network_acronym_str |
SANTOTOMAS |
network_name_str |
Repositorio Institucional USTA |
repository_id_str |
|
spelling |
Tangarife Quintero, Jenny AndreaCorrea Morales, Juan Carlos2017-12-23https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3175En muchas situaciones resulta util cuanticar informacion subjetiva que uno o varios expertos conocen acerca de un tema de interes, por esto, una parte importante dentro de la estadstica Bayesiana es la construccion de metodos de elicitacion para hallar distribuciones de probabilidad. Con el fin de contribuir al desarrollo en este campo,se desarrollo una metodología para elicitar los parametros de la regresion logstica con una sola covariable. El metodo que se plantea requiere que se jen unos niveles de la covarible y en estos se asume una distribucion Binomial, para cada nivel se elicita el parametro de interes mediante la metodologa indirecta de muestras hipoteticas. In many situations it is useful to quantify subjective information that one or more experts know about a topic of interest, therefore, an important part of Bayesian statistics is building elicitation methods for finding probability distributions. In order to contribute to the development in this field, a methodology was developed to elicit the parameters of the logistic regression with a single covariate. The proposed method requires to determite the levels of the covarible, at each level a binomial distribution is assumed and the parameter of interest is elicited by using the indirect method hypothetical samples. application/pdfspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3175/3832Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 2 (2017); 225-2462339-30762027-3355Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 2 (2017); 225-246Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadísticahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Elicitación de una distribución a priori para el modelo logísticoEliciting an a priori distribution for a logistic modelinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1a priori distribution; bayesian statistic; beta distribution; binomial distribution; indirect methodology.distribución a priori; distribución beta, distribución binomial, estadísica bayesiana, metodología indirecta.11634/10976oai:repository.usta.edu.co:11634/109762023-07-14 16:32:53.128metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
dc.title.spa.fl_str_mv |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Eliciting an a priori distribution for a logistic model |
title |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico |
spellingShingle |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico a priori distribution; bayesian statistic; beta distribution; binomial distribution; indirect methodology. distribución a priori; distribución beta, distribución binomial, estadísica bayesiana, metodología indirecta. |
title_short |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico |
title_full |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico |
title_fullStr |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico |
title_full_unstemmed |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico |
title_sort |
Elicitación de una distribución a priori para el modelo logístico |
dc.creator.fl_str_mv |
Tangarife Quintero, Jenny Andrea Correa Morales, Juan Carlos |
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Tangarife Quintero, Jenny Andrea Correa Morales, Juan Carlos |
dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv |
a priori distribution; bayesian statistic; beta distribution; binomial distribution; indirect methodology. |
topic |
a priori distribution; bayesian statistic; beta distribution; binomial distribution; indirect methodology. distribución a priori; distribución beta, distribución binomial, estadísica bayesiana, metodología indirecta. |
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
distribución a priori; distribución beta, distribución binomial, estadísica bayesiana, metodología indirecta. |
description |
En muchas situaciones resulta util cuanticar informacion subjetiva que uno o varios expertos conocen acerca de un tema de interes, por esto, una parte importante dentro de la estadstica Bayesiana es la construccion de metodos de elicitacion para hallar distribuciones de probabilidad. Con el fin de contribuir al desarrollo en este campo,se desarrollo una metodología para elicitar los parametros de la regresion logstica con una sola covariable. El metodo que se plantea requiere que se jen unos niveles de la covarible y en estos se asume una distribucion Binomial, para cada nivel se elicita el parametro de interes mediante la metodologa indirecta de muestras hipoteticas. |
publishDate |
2017 |
dc.date.issued.spa.fl_str_mv |
2017-12-23 |
dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
dc.type.drive.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.identifier.spa.fl_str_mv |
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3175 |
url |
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3175 |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.spa.fl_str_mv |
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3175/3832 |
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv |
Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 2 (2017); 225-246 2339-3076 2027-3355 |
dc.relation.citationissue.eng.fl_str_mv |
Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 2 (2017); 225-246 |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadística |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadística http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad Santo Tomás |
institution |
Universidad Santo Tomás |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Universidad Santo Tomás |
repository.mail.fl_str_mv |
noreply@usta.edu.co |
_version_ |
1800800440146722816 |