Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC

Carlos Javier Barrera, Juan Carlos Correa

Producción científicarevisión exhaustiva

4 Citas (Scopus)

Resumen

In reliability studies it is common to not know the population parameters, therefore, it becomes necessary to collect a sample in order to estimate the parameters of the assumed probability distribution. Bayesian methods allow to incorporate subjective information about uncertainties regarding the parameter or parameters of interest. From the bayesian point of view, the uncertainty about the true value of a parameter of interest θ in the population, is modeled by the prior density function π(θ), (θ ∈ Θ). We will implement the methodology MCMC to obtain the predictive bayesian distributions, which requires the calibration, design, implementation, in addition to the validation of appropriate algorithms.

Título traducido de la contribuciónThe bayesian predictive distribution in life testing models via MCMC
Idioma originalSpanish
Páginas (desde-hasta)145-155
Número de páginas11
PublicaciónRevista Colombiana de Estadistica
Volumen31
N.º2
EstadoPublished - dic 2008
Publicado de forma externa

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • Estadística y probabilidad

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Distribución predictiva bayesiana para modelos de pruebas de vida vía MCMC'. En conjunto forman una huella única.

Citar esto