Combinando opiniones de expertos mediante mixturas de distribuciones a priori

• Autores: Jacinto Martín Jiménez, Carlos Javier Pérez Sánchez, María Jesús Rufo Bazaga
• Localización: XXXI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa ; V Jornadas de Estadística Pública: Murcia, 10-13 de febrero de 2009 : Libro de Actas, 2009, ISBN 978-84-691-8159-1
• Idioma: español
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• Resumen

  • Este trabajo propone un metodo general para el analisis Bayesiano de las familias exponenciales naturales con varianza cuadratica en presencia de distintas fuentes de informaci on a priori. La informacion obtenida de cada fuente se representa como una distribuci on a priori conjugada. Posteriormente, se propone un modelo de mixtura para expresar un consenso entre las fuentes. Se considera el caso en el que los pesos son desconocidos y estos se calculan utilizando un metodo basado en distancias de Kullback-Leibler (KL).

    Una ventaja es que el procedimiento conduce a una solucion analtica. Ademas, es posible una implementacion directa para todas las familias de la clase. Finalmente, se analizan las discrepancias entre la decision nal y las decisiones individuales usando distancias de KL. Estas distancias se estiman mediante un procedimiento de bajo coste computacional basado en el metodo Montecarlo.