ejercicio 4 inciso c ana. bayes
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7/18/2019 Ejercicio 4 Inciso c Ana. Bayes
http://slidepdf.com/reader/full/ejercicio-4-inciso-c-ana-bayes 1/4
a) Simule la distribución a priori no informativa que elegiste.
La distribución a priori no informativa que se eligió fue la de Jeffreys. A continuación se muestran la
sintaxis del programa que fue hecho en R así como los resultados obtenidos.
> #Dn. no informativa de Jeffreys
> theta. !" rbeta #$% &'.(% )&(.(*
> theta.+ !" rbeta #$% $$.(% )(,.(*
> -roducto !" theta.theta.+
> hist#-roducto%xlab/0theta.theta.+0%ylab/01recuencia0%brea2s/seq#%.(%.+**
7/18/2019 Ejercicio 4 Inciso c Ana. Bayes
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b) La razón de probabilidades es definida como
p1
1− p1
p0
1− p0
. !esume la distribución a
posteriori.A continuación se muestran la sintaxis del programa que fue hecho en R así como los resultados
obtenidos.
> theta.!"##rbeta#$% &'.(% )&(.(**3#+"#rbeta#$% &'.(% )&(.(****
> theta.+!"##rbeta#$% $$.(% )(,.(**3#+"#rbeta#$% $$.(% )(,.(****
> Ra4on!"theta.+3theta.
> hist#Ra4on%xlab/0theta.+3theta.0%ylab/01recuencia0%brea2s/seq#.$%+.5%.+**
>
7/18/2019 Ejercicio 4 Inciso c Ana. Bayes
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c) Discute la sensibilidad de tu inferencia para la densidad a priori no informativa que
elegiste.
La sensibilidad de la inferencia se evaluó contrastando la distribución a priori no informativa de
Jeffreys contra la distribución a priori no informativa de 6aldane. A continuación se muestran la
sintaxis del programa que fue hecho en R así como los resultados obtenidos.
> #Dn. no informativa de Jeffreys
> theta. !" rbeta #$% &'.(% )&(.(*
> theta.+ !" rbeta #$% $$.(% )(,.(*
> -roducto !" theta.theta.+> hist#-roducto%xlab/0theta.theta.+0%ylab/01recuencia0%brea2s/seq#%.(%.+**
#Dn. no informativa de "aldane
>
> theta. !" rbeta #$% &'% )&(*
> theta.+ !" rbeta #$% $$% )(,*
> -roducto !" theta.theta.+
> hist#-roducto%xlab/0theta.theta.+0%ylab/01recuencia0%brea2s/seq#%.(%.+**
Dn. o informativa de Jeffreys Dn. o informativa "aldane
7/18/2019 Ejercicio 4 Inciso c Ana. Bayes
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$onclusión. Las gr7ficas muestran que no existen cambios significativos con el uso de las
distribuciones a priori no informativas utili4adas% dado que los par7metros son muy similares y las
muestras grandes% lo que hace que la información a priori se diluya.%
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