Resumen

ANTONIO MOALA, FERNANDO; LUIZ RAMOS, PEDRO  y  ALBERTO ACHCAR, JORGE. Inferencia Bayesiana para la distribución Gamma de dos parámetros asumiendo diferentes a prioris no informativas. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2013, vol.36, n.2, pp.319-336. ISSN 0120-1751.

En este artículo diferentes distribuciones a priori son derivadas en una inferencia Bayesiana de la distribución Gamma de dos parámetros. A prioris no informativas tales como las de Jeffrey, de referencia, MDIP, Tibshirani y una priori innovativa basada en la alternativa por cópulas son investigadas. Se muestra que una a priori de información de datos maximales conlleva a una a posteriori impropia y que las diferentes escogencias del parámetro de interés permiten diferentes a prioris de referencia en este caso. Datos simulados permiten calcular las estimaciones Bayesianas e intervalos de credibilidad para los parámetros desconocidos así como la evaluación del desempeño de las distribuciones a priori evaluadas. El análisis Bayesiano se desarrolla usando métodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo) para generar las muestras de la distribución a posteriori bajo las a priori consideradas.

Palabras clave : a prioris de Jeffrey; a prioris no informativas; conjugada; cópulas; distribución Gamma; MCMC; MDIP; ortogonal; referencia.

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