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Mensaje |
Guillee2
Nivel 8
Edad: 37
Registrado: 15 Nov 2006
Mensajes: 870
Carrera: Electrónica
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Alguien sabe como resolver esto, lo tomaron en un final de febrero:
- Demuestre cual es la estimación bayesiana de p si se hicieron m experiencias pascal con r = 2.
Me da miedo, graciasss.
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"Quien siembra Vientos, solo Cosecha Tempestades" - Prov. Biblico
"El sabio no dice lo que sabe, y el necio no sabe lo que dice" - Prov. Chino
"La democracia es la necesidad de inclinarse de cuando en cuando ante la opinión de los demás" - Churchill
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nicolasgnr
Nivel 3
Edad: 36
Registrado: 02 Mar 2007
Mensajes: 58
Carrera: Informática
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| cual es la distribucion a priori de p?
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Guillee2
Nivel 8
Edad: 37
Registrado: 15 Nov 2006
Mensajes: 870
Carrera: Electrónica
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Nada, el ejercicio es textualmente eso.
Me imagino que se podra tomar una uniforme entre 0 y 1.
Como es el procedimiento para resolverlo suponiendo esa funcion a priori?
(gracias)
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nicolasgnr
Nivel 3
Edad: 36
Registrado: 02 Mar 2007
Mensajes: 58
Carrera: Informática
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en ese caso no aclares nada de la distribucion a priori, por lo menos eso me dijo Grynberg en una clase de consulta.. lo único que tenes que hacer entonces es decir que la distribución a posteriori es proporsional a la de verosimilitud
f parámetro/muestra = k f muestra/parámetro
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Guillee2
Nivel 8
Edad: 37
Registrado: 15 Nov 2006
Mensajes: 870
Carrera: Electrónica
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| ok, de todas formas pense en eso, pero mi duda es como sacar esa f muestra / parametro
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Guillee2
Nivel 8
Edad: 37
Registrado: 15 Nov 2006
Mensajes: 870
Carrera: Electrónica
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Aparentemente multiplicaria las M pascales con N como variable, pero no me queda nada lindo. Y despues tendria que dividirla por la integral de eso mismo para que quede normalizado.
Como lo harias
(gracias)
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pfund violin
Nivel 1
Edad: 42
Registrado: 24 Feb 2009
Mensajes: 2
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No te dan la apriori pero como tenes que estimar el parametro p
podes usar una uniforme(0,1) la cual es bien aproximada por una beta(1,1)
Cuando tenes una beta como f apriori la a posteriori es una beta de la siguiente forma.
del libro de zylberberg
si la distro es pascal(k,p) y la a priori es beta(a,b)
la a posteriori es
beta(a+m*k ; b+N-m*k)
m= tamaño de la muestra
N= cantidad total de iteraciones
en dos renglones se resuelve.
slds
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