[R-es] gibs mcmcglmm

[J. Miguel Marin]

Hola Javier,

el concepto de distribución a priori es fundamental en estadística 
bayesiana y es un paradigma completamente diferente al de la 
estadística clásica.
Quiero decir: no es una cuestión de cambiar un subcomando, es que 
cambias completamente de esquema mental estadístico.

Te recomendaría que echaras un ojo a la teoría antes de aplicar a 
ciegas la librería.
La prior recoge toda la información previa o histórica sobre el 
problema que te planteas y muchas veces, sobre todo en modelos 
complejos o jerárquicos, es fundamental. Aparte de que tendrías luego 
que hacer un análisis de sensibilidad sobre la prior...

Un saludo

> Javier Marcuzzi vas escriure el dia dt, 02 mar 2010:
>
>> MCMCglmm es interesante, soporta modelo animal, yo soy veterinario por lo
>> cual el resultado del modelo me es ?til, comprendo casi todo, excepto cu?ndo
>> pide que se ingrese el ?prior?, escribo todo siguiendo los ejemplos
>> documentados por el autor de MCMCglmm.
>>
>> El manual tiene especificado el modelo, ejemplo, etc. ?alguien lo ha le?do,
>> utilizado?
>
> No he usado concretamente MCMCglmm, sino MCMCpack, pero quizá puedo ayudar.
>
>> ?C?mo puedo averiguar este valor para agregarlo al modelo?
>
> En inferencia bayesiana el "resultado" (posterior) se obtiene a través del
> "prior" (conocimiento razonable y razonado sobre el parámetro que se
> estimará) y la "likelihood".
>
> He visto que el argumento "prior" de MCMCglmm es opcional, con lo cual en
> realidad no es necesario introducirlo manualmente. Los valores por defecto
> suponen un "prior" vago o no informativo. En este sentido, pues, la
> solución será similar a la obtenido por máxima verosimilitud (maximum
> likelihood).
>
> Saludos,
>
> PD: Aprovecho para saludar a la lista. Después de una buena temporada de
> oyente hoy me he decidido a escribir.
>
> --
> -  Xavier  -
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        J. Miguel Marin

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    Dep. of Statistics
University Carlos III of Madrid
        Spain (E.U.)