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Modelos Jerárquicos Modelos jerárquicos Importante: cada parámetro de un grupo específico aprende de sus correspondientes parámetros de los otros grupos con similares características. Es decir, que hay un desplazamiento de los valores de los parámetros hacia la media poblacional. Ejemplo: Presión arterial Individuo 1 2 3 4 5 . . . 20 1 medición 108 91 93 104 99 . . . 100 2 medición 98 94 96 99 97 . . . 101 Ahora supongamos que tenemos algunos faltantes, entre ellos la segunda medición del primer individuo. Ajustamos los 3 modelos posibles y vemos la estimación resultante de dicho dato. (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 38 / 42
Modelos Jerárquicos Modelos jerárquicos Importante: cada parámetro de un grupo específico aprende de sus correspondientes parámetros de los otros grupos con similares características. Es decir, que hay un desplazamiento de los valores de los parámetros hacia la media poblacional. Ejemplo: Presión arterial Individuo 1 2 3 4 5 . . . 20 1 medición 108 91 93 104 99 . . . 100 2 medición 98 94 96 99 97 . . . 101 Ahora supongamos que tenemos algunos faltantes, entre ellos la segunda medición del primer individuo. Ajustamos los 3 modelos posibles y vemos la estimación resultante de dicho dato. Parámetros iguales: 96.7 (Univ. Carlos III de Madrid) Estadística bayesiana 22-03-11 38 / 42
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