F. Ruggeri, M. Sánchez Sánchez, M. Á. Sordo Díaz, A. Suárez Llorens
En esta comunicación oral generalizaremos al caso multivariante algunas ideas desarrolladas recientemente en Sánchez-Sánchez et al. (2018) desde el punto de vista univariante. Utilizando funciones ponderadas para modificar el conocimiento a priori, introduciremos nuevas clases multivariantes de distribuciones a priori que verifican algunas propiedades de interés. Luego, estudiaremos como la clase multivariante de distribuciones a posteriori asociada hereda estas propiedades. La incertidumbre de ambas clases será evaluada usando diferentes métricas, como la métrica de Hellinger y la divergencia de Kullback-Leibler. Finalmente, mostraremos un ejemplo con datos reales relacionado con los tiempos de fallos en un sistema de fiabilidad.
Referencias
1. Sánchez-Sánchez, M., Sordo, M.A., Suárez-Llorens, A. and Gómez-Déniz, E. Deriving robust Bayesian premiums under bands of prior distributions with applications. Astin Bulletin, doi: https://doi.org/10.107//asb.2018.36 , 2018.
Palabras clave: Análisis Bayesiano robusto, clases a priori, órdenes estocásticos, funciones ponderadas, fiabilidad.
Programado
GT12-1 Ordenaciones estocásticas y sus aplicaciones
5 de septiembre de 2019 16:05
I2L5. Edificio Georgina Blanes