Estimación de una proporción binomial mediante métodos bayesiano
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Resumen en español
El objetivo de este trabajo es presentar un bosquejo para la estimación bayesiana de parámetros bajo los supuestos de un modelo binomial como se explica con el ejemplo 2, satisfaciendo uno de los objetivos que se plantearon en la obra, como es, proveer los conceptos y elementos fundamentales para la realizar una estimación. El presente material surge de la evolución del seminario de Estadística Bayesiana que se ha dictado en la Universidad del Tolima durante los últimos semestres como complemento a la introducción de la Estadística. Además, queremos seguir incentivando el uso de métodos computacionalmente basados en la simulación (Monte Carlo con Cadenas de Markov, R, Minitab entre otros), son métodos que permitieron resolver muchos de los problemas analíticos de la estadística bayesiana y la clásica, lo que ha permitido ajustar prácticamente cualquier modelo de probabilidad. De igual forma existe otro programa “OpenBugs” que es un pequeño desarrollo del WinBugs que ha contribuido a la difusión y uso práctico de los métodos Bayesianos.
Resumen en español
The objective of this work is to present a sketch for the Bayesian estimation of parameters under the assumptions of a binomial model as explained by example 2, satisfying one of the objectives that were raised in the work, namely, to provide the concepts and elements to make an estimate. The present material arises from the evolution of the Bayesian Statistics seminar that has been given at the University of Tolima during the last semesters as a complement to the introduction of Statistics. In addition, we want to continue to encourage the use of computationally based simulation methods (Monte Carlo with Markov Chains, R, Minitab among others), are methods that solved many of the analytical problems of Bayesian and classical statistics, which has Almost any model of probability can be adjusted. There is also another "OpenBugs" program which is a small development of WinBugs that has contributed to the dissemination and practical use of Bayesian methods.
