Estadística Bayesiana

En estadística bayesiana los datos se consideran...

• ... fijos

• ... variables

• Ninguna de las anteriores

"El algoritmo de Metropolis-Hastings es un método de MCMC donde cada muestra es independiente de la anterior"

• Verdadero

• Falso

Dado el modelo
 $y_{i\ }=\ \beta_{0\ }+\beta_1x_i+\beta_2x_i^2+\varepsilon_i$  con  $\varepsilon_i\sim N\left(0,\sigma^2\right)$  , ¿cuál es la dimensión del espacio de parámetros?

• 1

• 2

• 3

• 4

En estadística bayesiana los parámetros se consideran...

• ... fijos pero desconocidos

• ... variables aleatorias

• Ninguna de las anteriores

¿Qué indica la verosimilitud?

• La credibilidad de distintos conjuntos de datos para un valor de parámetro

• La credibilidad de distintos valores del parámetro para un conjunto de datos

• Ninguna de las anteriores

Dado un prior normal y un likelihood normal, ¿en cuál de las imágenes se representa mejor la distribución a posteriori?

• 1

• 2

• 3

• 4

Para un parámetro λ se construye un intervalo bayesiano del 90% que resulta [1.32;1.91] eso significa que...

• ... según el modelo, λ tiene una probabilidad del 90% de estar entre 1.32 y 1.91

• ... según el modelo, si se obtienen muestras del mismo tamaño y se construyen intervalos de la misma manera, un 90% de ellos contendrá el verdadero valor de λ

"En inferencia bayesiana, cualquier cantidad que dependa de los parámetros tiene una distribución a posteriori"

• Verdadero

• Falso

La forma más conveniente de informar el resultado de un análisis realizando inferencia bayesiana es...

• ... con la media del posterior

• ... con la mediana del posterior

• ... con la moda del posterior

• ... con un intervalo de credibilidad del 90%

• ... ninguna de las anteriores

¿Sufriste mucho contestando estas preguntas?

• Sí 😭

• No 🤓