Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via 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...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2008-01-01
|
Series: | Revista Colombiana de Estadística |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512008000200001 |
id |
doaj-32d69e0c5cb040d48922e8cb9b15573e |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-32d69e0c5cb040d48922e8cb9b15573e2020-11-25T02:16:09ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512008-01-01312145155Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via MCMCCARLOS JAVIER BARRERAJUAN CARLOS CORREAEn 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.<br>In reliability studies it is common to not know the population parameters, therefore, it becomes necessary to collect a sample in order to estimate the parameters of the assumed probability distribution. Bayesian methods allow to incorporate subjective information about uncertainties regarding the parameter or parameters of interest. From the bayesian point of view, the uncertainty about the true value of a parameter of interest θ in the population, is modeled by the prior density function π(θ), (θinΘ). We will implement the methodology MCMC to obtain the predictive bayesian distributions, which requires the calibration, design, implementation, in addition to the validation of appropriate algorithms.http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512008000200001a prioridistribución predictivafiabilidadMCMCPriorPredictive DistributionReliabilityMCMC |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
CARLOS JAVIER BARRERA JUAN CARLOS CORREA |
spellingShingle |
CARLOS JAVIER BARRERA JUAN CARLOS CORREA Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via MCMC Revista Colombiana de Estadística a priori distribución predictiva fiabilidad MCMC Prior Predictive Distribution Reliability MCMC |
author_facet |
CARLOS JAVIER BARRERA JUAN CARLOS CORREA |
author_sort |
CARLOS JAVIER BARRERA |
title |
Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via MCMC |
title_short |
Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via MCMC |
title_full |
Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via MCMC |
title_fullStr |
Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via MCMC |
title_full_unstemmed |
Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC The Bayesian Predictive Distribution in Life Testing Models via MCMC |
title_sort |
distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía mcmc the bayesian predictive distribution in life testing models via mcmc |
publisher |
Universidad Nacional de Colombia |
series |
Revista Colombiana de Estadística |
issn |
0120-1751 |
publishDate |
2008-01-01 |
description |
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.<br>In reliability studies it is common to not know the population parameters, therefore, it becomes necessary to collect a sample in order to estimate the parameters of the assumed probability distribution. Bayesian methods allow to incorporate subjective information about uncertainties regarding the parameter or parameters of interest. From the bayesian point of view, the uncertainty about the true value of a parameter of interest θ in the population, is modeled by the prior density function π(θ), (θinΘ). We will implement the methodology MCMC to obtain the predictive bayesian distributions, which requires the calibration, design, implementation, in addition to the validation of appropriate algorithms. |
topic |
a priori distribución predictiva fiabilidad MCMC Prior Predictive Distribution Reliability MCMC |
url |
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512008000200001 |
work_keys_str_mv |
AT carlosjavierbarrera distribucionpredictivabayesianaparamodelosdepruebasdevidaviamcmcthebayesianpredictivedistributioninlifetestingmodelsviamcmc AT juancarloscorrea distribucionpredictivabayesianaparamodelosdepruebasdevidaviamcmcthebayesianpredictivedistributioninlifetestingmodelsviamcmc |
_version_ |
1724892417066270720 |