Inferencia Bootstrap bayesiana para una proporción en muestreo con probabilidades desiguales

Autores/as

  • Cristian Fernando Tellez Piñerez Fundación Universitaria Los Libertadores
  • Stalyn Yasid Guerrero Egresado, Universidad de Córdoba, Colombia
  • Mario Pacheco Docente Ocasional, Universidad de Córdoba, Colombia.

DOI:

https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2014.0001.03

Palabras clave:

muestreo probabilístico, Bootstrap bayesiano, estimación de una proporción, estimador BPSP

Resumen

En este artículo se propone el método bootstrap bayesiano para realizar inferencias sobre una proporción ρ en una población finita a partir de una muestra conprobabilidades desiguales. Vía simulación Monte Carlo se determinó que a partirde una adecuada elección de la distribución a priori de ρ la metodología propuestaobtienen estimaciones menos sesgadas y de menor varianza e intervalos de confianza con niveles de confianza más altos y de menor longitud en comparación con el π-estimador clásico y el estimador BPSP propuesto por Chen (2010). Finalmentese ejemplifica la implementación de la metodología.

Biografía del autor/a

Cristian Fernando Tellez Piñerez, Fundación Universitaria Los Libertadores

Docente Tiempo Completo, Departamento de Ciencias Básicas

Citas

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Publicado

2014-06-20

Cómo citar

Tellez Piñerez, C. F., Guerrero, S. Y., & Pacheco, M. (2014). Inferencia Bootstrap bayesiana para una proporción en muestreo con probabilidades desiguales. Comunicaciones En Estadística, 7(1), 31–48. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2014.0001.03

Número

Vol. 7 Núm. 1 (2014)

Sección

Artículos

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