TEORÍA DE LA DECISIÓN BAYESIANA

Departamento de Estadística e Investigación Operativa
6 créditos

PROGRAMA DE TEORÍA

  1. Estructura de un problema de decisión. Incorporación de información muestral. Teorema de Bayes. Suficiencia. Ancilaridad. Parámetros molestos. Parámetros no identificables. Medidas de información.

  2. Teoría de la Utilidad

  3. Decisiones óptimas: Estimación puntual. Estimación por intervalo. Contrates de hipótesis. Scoring Rules.

  4. Esquema frecuencialista: Admisibilidad. Decisiones admisibles y decisiones bayesianas. El estimador de James-Stein.

  5. Robustez bayesiana. Medidas de Robustez.

  6. Computación.

  7. Comparación de Modelos. Factores de Bayes. Aproximaciones.

  8. El modelo lineal. Selección de regresores. Teorías alternativas.

BIBLIOGRAFÍA

  • J.O. Berger (1985). Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. Springer-Verlag
  • J.M Bernardo and A.F.M. Smith (1994). Bayesian Theory. Wiley G. Casella and R. Berger (2002). Statistical Inference. Wadsworth and Brooks
  • M. De Groot (1970). Optimal Statistical Decision. Wiley
  • A. O‘Hagan (2004). Bayesian Inference. Kendall‘s Advanced Theory of Statistics (vol. 2B).
  • S.S. Wilks (1962). Mathematical Statistics. Wiley
  • J. Pawitan (2001). In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood. Oxford University Press