Diseño y análisis bayesianos de réplicas en la experimentación científica.

Título inglés	Bayesian design and analysis of replications in scientific experimentation.
Título español	Diseño y análisis bayesianos de réplicas en la experimentación científica.
Autor/es	Bayarri García, M.ª Jesús ; Martínez Beneito, Miguel Angel
Organización	Dep. Estad. Inv. Oper. Univ. Valencia, Valencia, España
Revista	0210-8054
Publicación	1997, 21 (1-2): 59-97, 5 Ref.
Tipo de documento	articulo
Idioma	Español
Resumen español	En la práctica estadística es frecuente la replicación de experiencias estadísticas, justificada por muy diversos intereses: ratificar conclusiones, estudiar la variación en las respuestas cuando se experimenta sobre una población distinta, validar un modelo, detectar sesgos, etc. Al disponer, antes de replicar, de los resultados de cierto estudio previo, es razonable pensar en buscar un buen diseño para la réplica utilizando la información que dicho primer estudio proporciona. Un diseño óptimo de la réplica consistirá en decidir, asumido un modelo, sobre el menor tamaño muestral que otorga al investigador suficientes garantías de concluir con éxito en su inferencia. Una modelización jerárquica bayesiana permite precisar fácilmente las relaciones entre datos y poblaciones (original y replicada) y derivar conclusiones sobre los resultados más probables (en función del tamaño de la réplica) a través de las distribuciones a posteriori y predictivas que se obtengan.
Clasificación UNESCO	120913
Palabras clave español	Análisis bayesiano ; Modelo jerárquico ; Método de Montecarlo ; Réplicas
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