Descargar PDF Curso 02 - Instituto de EconomÃa y Finanzas
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Monte Carlo<br />
Diagnóstico <strong>de</strong> convergencia<br />
Diagnóstico <strong>de</strong> Gelman y Rubin<br />
repetimos el algoritmo MCMC m veces con puntos iniciales dispersos<br />
obtenemos 2N observaciones <strong>de</strong> cada ca<strong>de</strong>na<br />
basándonos en las últimas N observaciones calculamos<br />
B<br />
N<br />
varianza entre las m medias<br />
W la media <strong>de</strong> las varianzas <strong>de</strong>ntro <strong>de</strong> las m ca<strong>de</strong>nas<br />
aproximamos la <strong>de</strong>nsidad a posteriori con la distribución t y<br />
<strong>de</strong>nominamos df sus grados <strong>de</strong> libertad<br />
El factor <strong>de</strong> reducción<br />
√ (N − 1<br />
√ˆR =<br />
N + m + 1 B<br />
mN W<br />
) df<br />
df − 2<br />
<strong>de</strong>termina la posibilidad <strong>de</strong> reducir la variabilidad <strong>de</strong> la distribución a<br />
posteriori al aumentar la muestra N → ∞.<br />
(Univ. Carlos III <strong>de</strong> Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 19 / 42
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