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Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales Ing. Juan Manuel Casanova González Trabajo de Investigación 09 de Septiembre del 2009
Introducción  (1/5) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales
Introducción  (2/5)   /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales ,[object Object],[object Object],[object Object],Grado de Contaminación Nivel de Nubosidad Total Intensa Débil Inexistente Alta 28 16 12 56 Media 23 52 21 96 Baja 12 21 15 48 Total 63 89 48 200
Introducción  (3/5) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales
Introducción  (4/5) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Probabilidad de   , dado los datos (Distribución a Posteriori) Probabilidad de los datos, dado    Verosimilitud  Probabilidad de los datos (Constante Normalizadora) Probabilidad a priori de   (Distribución a priori)
Introducción  (5/5) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Probabilidad de los datos, dado    Probabilidad de los datos, dado    Probabilidades a priori de  ambas hipótesis
Identificación del Problema (1/3) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Identificación del Problema (2/3)   /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Identificación del Problema (3/3) ,[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales ó
Objetivos  (1/1) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Generales Presentar la metodología del modelamiento  Bayesiano aplicado a las tablas de contingencia  IxJ Ilustrar la metodología Bayesiana aplicada a tablas de contingencia  IxJ   con datos experimentales y  comparar sus resultados con el análisis Clásico.
Metodología  (1/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales
Metodología  (2/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales Verosimilitud Distribución a Priori Distribución Posterior ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Verosimilitud Distribución a Priori Distribución  Posterior
Metodología  (3/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales
Metodología  (4/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales
Metodología  (5/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Probabilidad mínima de que la hipótesis de independencia (u homogeneidad) sea cierta dado los datos. Probabilidad a priori de H 0
Metodología  (6/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Probabilidad de que exista asociación dado los datos.
Metodología  (7/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Metodología  (8/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales u i 1/ σ 2 δ Ga(0.1,0.1) N( δ ,  σ 2 ) U(0,1) u i N(0,1000) 1er Nivel 1er Nivel 2do Nivel Precisión =1/1000
Metodología  (9/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Metodología  (10/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Resultados y Discusión  (1/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales Grado de Contaminación Nivel de Nubosidad Total Intensa Débil Inexistente Alta 28 16 12 56 Media 23 52 21 96 Baja 12 21 15 48 Total 63 89 48 200
Resultados y Discusión  (1/10) ,[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
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Resultados y Discusión  (2/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Grado de Contaminación Nivel de Nubosidad Total Intensa Débil Inexistente Alta 0.140 (0.140) 0.080 (0.080) 0.059 (0.060) 1.000 Media 0.115 (0.115) 0.260 (0.260) 0.105 (0.105) 1.000 Baja 0.060 (0.060) 0.105 (0.105) 0.075 (0.075) 1.000
Resultados y Discusión  (8/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Probabilidad a priori de H 0 0.5 Valor m í nimo del FB 0. 0034 Valor mínimo de   P(H 0 /Datos) 0.0034
Resultados y Discusión  (8/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Resultados y Discusión  (8/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales FB en contra de la homogeneidad 12.56 Probabilidad a priori de H 0 0.50 0.93
Resultados y Discusión  (8/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia Bidimensionales
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Resultados y Discusión  (9/10) ,[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Coeficiente Notaci ó n Estimado  (Cl á sico) Media  (Bayesiano) Intercepto 2.8702 2.8550 Media 0.5390 0.5434 Baja -0.1542 -0.1554 Débil 0.3455 0.3477 Inexistente -0.2719 -0-2740
Resultados y Discusión  (9/10) ,[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Si se hace  , se puede decir que, comparado con el nivel de nubosidad  intenso, es 3 veces más probable que en un día de nivel de nubosidad débil se obtenga una medición de grado de contaminación  baja contra que la medición sea un grado  de contaminación alto. Coeficiente Notaci ó n Estimado  (Cl á sico) Media  (Bayesiano) Intercepto 3.3322 3.3150 Media -0.1967 -0.1996 Baja -0.8473 -0.8729 Débil -0.5596 -0.5703 Inexistente -0.8473 -0.8735 Media-Débil 1.3754 1.3960 Baja-Débil 1.1192 1.1470 Media-Inexistente 0.7563 0.7772 Baja-Inexistente 1.0704 1.1050
Resultados y Discusión  (10/10) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Conclusiones  (1/2) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Conclusiones  (2/2) ,[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Bibliografía  (1/1) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],  /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales
Fin   /  29 Análisis Bayesiano de Tablas de Contingencia  Bidimensionales Muchas Gracias!

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