ANALISIS BAYESIANO NO PARAMETRICO UTILIZANDO PROCESOS SKEW DIRICHLET
Autor	YASNA ELIZABETH ORELLANA ZAPATA
Profesor guía	PILAR IGLESIAS ZUAZOLA
Para optar al grado de	DOCTOR EN ESTADISTICA	Institución	PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE. FACULTAD DE MATEMATICAS. DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
Lugar	SANTIAGO, CHILE	Año	2007
Páginas	79p.
Disciplina	CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES; MATEMATICAS	Colección	TESIS
Ubicación	TESIS/0605D
Resumen
EL PROCESO DE DIRICHLET PRESENTA UNA HERRAMIENTA NATURAL PARA DEFINIR MEDIDAS DE PROBABILIDAD ALEATORIAS CUYAS DISTRIBUCIONES ACTUAN COMO PRIORIS NO PARAMETRICAS PARA LA INFERENCIA BAYESIANA. EN ESTE TRABAJO SE INTRODUCE UNA NUAVA CLASE DE MEDIDAS DE PROBABILIDAD ALEATORIAS QUE SE DERIVAN COMO UNA MEZCLA CONVEXA DE DOS PROCESOS DE DIRICHLET (DP) CON SOPORTES ORTOGONALES. LOS PESOS ASIGNADOS A CADA UNA DE LAS COMPONENTES DE ESTA MEZCLA ESTAN DETERMINADOS POR UN UNICO PARAMETRO, ESTE PARAMETRO TIENE LA PARTICULARIDAD QUE AL TOMAR UN VALOR ESPECIFICO SE OBTIENE UN PROCESO DE DIRICHLET SIMETRICO QUE COINCIDE CON EL PROCESO OBTENIDO POR DALAL (1979). ES DECIR EN ESTE NUEVO PROCESO SE INCORPORA UN PARAMETRO DE ASIMETRIA DONDE UN PROCESO SIMETRICO ES OBTENIDO COMO UN CASO PARTICULAR A PARTIR DE LA CONSTRUCCION GENERAL.