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标题：Bayesian Inference for Two-Parameter Gamma Distribution Assuming Different Noninformative Priors
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作者：Fernando Antonio Moala ; Pedro Luiz Ramos ; Jorge Alberto Achcar 等
期刊名称：Revista Colombiana de Estadística
印刷版ISSN：2389-8976
出版年度：2013
卷号：36
期号：2
页码：319-336
语种：English
出版社：Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá
摘要：En este artículo diferentes distribuciones a priori son derivadas en una inferenciaBayesiana de la distribución Gamma de dos parámetros. A prioris noinformativas tales como las de Jeffrey, de referencia, MDIP, Tibshirani y unapriori innovativa basada en la alternativa por cópulas son investigadas. Semuestra que una a priori de información de datos maximales conlleva a una a posteriori impropia y que las diferentes escogencias del parámetro de interéspermiten diferentes a prioris de referencia en este caso. Datos simulados permitencalcular las estimaciones Bayesianas e intervalos de credibilidad paralos parámetros desconocidos así como la evaluación del desempeño de lasdistribuciones a priori evaluadas. El análisis Bayesiano se desarrolla usandométodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo) para generar las muestras dela distribución a posteriori bajo las a priori consideradas.
关键词：Estadística;a prioris de Jeffrey; a prioris no informativas; conjugada; cópulas; distribución Gamma; MCMC; MDIP; ortogonal; referencia;Estadística