[R-br] intervalo de confiança bayesiana

[Vinicius Brito Rocha]

Bernardo,

vc precisa encontrar as distribuições a posteriori completas para seus
parâmetros.
Para isso vc precisa conjugar a priori com uma verossimilhança, fazer a
conta na mão para determinar as condicionais completas e caso sejam
conhecidas vc usa o amostrador de Gibss, caso contrário vai ter que usar
Metropolis Hasting.

O intervalo bayesiano são os próprios quantis das distribuições a
posterioris encontradas.

Abs.
-
*Vinicius Brito Rocha.*
*Estatístico e Atuário (IM / UFRJ)**
Mestre em Pesquisa Operacional (COPPE / UFRJ)*

www.aplicademic.blogspot.com
http://twitter.com/viniciusbritor

"Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso
assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.



2012/6/16 Bernardo Rodrigues <rodriguesbernardo22 em gmail.com>

> Gibs<-function(m,y,a=9,b=12,c=0,d=2,e=12,f=7,n.burn=round(m/2)){
>
> theta<-matrix(NA,nrow=m,ncol=4)
> theta[1,1]<-1 #inicialização do alfa
> theta[1,2]<-1 #inicialização do beta
> theta[1,3]<-1 #inicialização do sigma
> theta[1,4]<-1
> n<-12
> n<-length(y)
> theta[1,4]<-round(n/2)
>
> for(i in 2:m){
>
> #simular alfa
> t1<-sum(y[1:theta[i-1,4]])
> theta[i,1]<-runif(1,a+t1,b+theta[i-1,4])
>
> #simular beta
> t2<-sum(y[1:theta[i-1,4]])
> theta[i,2]<-runif(1,c+t2,d+theta[i-1,4])
>
> #simular sigma
> t3<-sum(y[1:theta[i-1,4]])
> theta[i,3]<-runif(1,e+t3,f+theta[i-1,4])
>
>
> return(list(alfa=theta[(n.burn+1):m,1],beta=theta[(n.burn+1):m,2],sigma=theta[(n.burn+1):m,3]))
> }
> }
>
>
> Tentei assim mas nao deu:S
>
> No dia 16 de Junho de 2012 23:52, Bernardo Rodrigues <
> rodriguesbernardo22 em gmail.com> escreveu:Nem
>
>
>> Boa noite,
>>
>> Sabem como posso obter intervalo de confiança bayesiano utilizando os
>> metodos de monte carlo sendo por exemplo a distribuição a priori uniforme?
>>
>> valeu
>>
>>
>
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