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@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