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Monte Carlo Diagnóstico de convergencia Diagnóstico de Gelman y Rubin repetimos el algoritmo MCMC m veces con puntos iniciales dispersos obtenemos 2N observaciones de cada cadena basándonos en las últimas N observaciones calculamos B N varianza entre las m medias W la media de las varianzas dentro de las m cadenas aproximamos la densidad a posteriori con la distribución t y denominamos df sus grados de libertad (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 19 / 42
Monte Carlo Diagnóstico de convergencia Diagnóstico de Gelman y Rubin repetimos el algoritmo MCMC m veces con puntos iniciales dispersos obtenemos 2N observaciones de cada cadena basándonos en las últimas N observaciones calculamos B N varianza entre las m medias W la media de las varianzas dentro de las m cadenas aproximamos la densidad a posteriori con la distribución t y denominamos df sus grados de libertad El factor de reducción √ (N − 1 √ˆR = N + m + 1 B mN W ) df df − 2 determina la posibilidad de reducir la variabilidad de la distribución a posteriori al aumentar la muestra N → ∞. (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 19 / 42
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