Procesos de decisión Bayesiana no paramétricos.
In the first part of this work, a Survival function is considered which is supposed to be an Exponential Gamma Process. The main statistical and probability properties of this process and its Bayesian interpretation are considered. In the second part, the problem to estimate, from a Bayesian view point, the Survival function is considered, looking for the Bayes rule inside of the set of linear combinations of a given set of sample functions. We finish with an estimation,...
We first make a review of prior distributions neutral to the right, and then we get the Bayes rule for the survival function S(t) = 1 - F(t), with quadratic loss, with these prior distributions. We give, after that, the estimator with a special kind of processes neutral to the right, the homogeneous processes. We get in point four the linear Bayes rule and we give there an interpretation of the parameters. We finish with a Bayesian generalization of the Kolmogorov-Smirnov goodness of...
Se plantea el problema de estimar una función de fiabilidad en el contexto bayesiano no paramétrico, pero utilizando técnicas paramétricas de estimación en procesos estocásticos. Se define el proceso gamma extendido, cuyas trayectorias son tasas de azar crecientes cuando se eligen convenientemente los parámetros del proceso. Se obtienen estimadores basados en este proceso, se estudian sus propiedades asintóticas bayesianas, y se termina con un ejemplo de aplicación mediante simulación.
The problem of nonparametric estimation of a survival function based on a partially censored on the right sample is established in a Bayesian context, using parametric Bayesian techniques. Estimates are obtained considering neutral to the right processes, they are particularized to some of them, and their asymptotic properties are studied from a Bayesian point of view. Finally, an application to a Dirichlet process is simulated.
Se presenta un método de selección secuencial de un número fijo de experimentos a partir de las medidas de f*-divergencia introducidas por Csiszar (1967). Este trabajo es similar al desarrollado por De Groot (1970) con funciones de incertidumbre; sin embargo, no sólo se considera el problema de espacio paramétrico finito, sino que se estudia además el .
En Pardo (1984), se propuso un Plan de Muestreo Secuencial basado en la Energía Informacional (P.M.S.E.I.), análogo al propuesto por Lindley (1956, 1957) a partir de la Entropía de Shannon, con el fin de recoger información acerca de un parámetro desconocido θ. En esta comunicación se aplica el P.M.S.E.I. al caso concreto de la recogida de información acerca del parámetro θ de una distribución exponencial y se extiende el concepto de P.M.S.E.I. al caso en que el estadístico esté interesado en recoger...
In this work, a parametric sequential estimation method of survival functions is proposed in the Bayesian nonparametric context when neutral to the right processes are used. It is proved that the mentioned method is an 1-SLA rule when Dirichlet processes are used; furthermore, asymptotically pointwise optimal procedures are obtained. Finally, an example is given.
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