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Timestamp:

Jun 9, 2011, 6:28:34 PM (14 years ago)

Author:

Víctor de Buen Remiro

Comment:

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TolDocSimulacionBaysianaRestriccionesIgualdadLineal

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-= Simulación Baysiana con restricciones de igualdad lineal =
+= Simulación Bayesiana con restricciones de igualdad lineal =
 
-Los métodos de simulación bayesiana de tipo MCMC están pensados originalmente para distribuciones propias con medida no nula en el espacio vectorial de los parámetros que intervienen, pero muy a menudo un modelo resulta más fácil de definir si se parte de un caso general del cuál extraemos un caso particular obligando a que se cumplan ciertas restricciones de igualdad entre los parámetros. Un caso típico es un grupo de variables [[LatexEquation( \alpha_i )]]  que son un reparto de un todo  [[LatexEquation( \beta )]], con lo cual sabemos que se ha de cumplir lo siguiente:
+Los métodos de simulación bayesiana de tipo MCMC están pensados originalmente para distribuciones propias con medida no nula en el espacio vectorial de los parámetros que intervienen, pero muy a menudo un modelo resulta más fácil de definir si se parte de un caso general del cuál extraemos un caso particular obligando a que se cumplan ciertas restricciones de igualdad entre los parámetros. Un caso típico es un grupo de variables [[LatexEquation( \alpha_i )]]  que son un reparto de un todo [[LatexEquation( \beta )]], con lo cual sabemos que se ha de cumplir lo siguiente:
 
 [[LatexEquation( \sum_{i} { \alpha_i } = \beta )]]
 
+Una posibilidad sería despejar una cualquiera de las variables, por ejemplo [[LatexEquation( \beta )]], y sustituirla allá donde aparezca en el modelo por su expresión en función del resto. El problema de este enfoque es que puede resultar complicado e incluso puede cambiar la clase de modelos si se trata de variables que actúan de forma no lineal.
 
+Dentro de un marco simulación de Gibbs resulta más sencillo aplicar esa relación actuando como si la variable [[LatexEquation( \beta )]] fuera otro bloque de Gibbs, pero con distribución determinista.