Una extensión a la mezcla de escala de normales para la estimación bayesiana en pequeñas áreas
Este trabajo aborda las distribuciones obtenidas como mezcla de escala de normales para variables aleatorias correlacionadas, en el contexto de la teoría de los campos markovianos, la cual es aplicada a modelos bayesianos espaciales con efectos aleatorios autoregresivos intrínsecos. Se establecen co...
- Autores:
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Torres-Avilés, Francisco J.
Icaza, Gloria
Arellano-Valle, Reinaldo B.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/41037
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/41037
http://bdigital.unal.edu.co/31134/
- Palabra clave:
- campo aleatorio markoviano
mapeo de enfermedades
modelo jerárquico
riesgo relativo
tasa de incidencia
Disease mapping
Markov random field
Hierarchical model
Incidence rate
Relative risk
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | Este trabajo aborda las distribuciones obtenidas como mezcla de escala de normales para variables aleatorias correlacionadas, en el contexto de la teoría de los campos markovianos, la cual es aplicada a modelos bayesianos espaciales con efectos aleatorios autoregresivos intrínsecos. Se establecen condiciones para garantizar la existencia de la distribución a posteriori cuando se asume una distribución mezcla de escala de normales para el campo markoviano propuesto. Para ilustrar los métodos propuestos, se estiman los riesgos relativos de cáncer de tráquea, bronquios y pulmón, y tasas de incidencia de diabetes tipo 1 en distritos municipales de Chile. Los resultados son presentados usando mapas temáticos apropiados. Se discute la inferencia sobre los parámetros desconocidos y se proponen algunas extensiones. |
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