R help es - Mar 2010 - gibs mcmcglmm

MCMCglmm es interesante, soporta modelo animal, yo soy veterinario por lo
cual el resultado del modelo me es útil, comprendo casi todo, excepto cuándo
pide que se ingrese el “prior”, escribo todo siguiendo los ejemplos
documentados por el autor de MCMCglmm.  

 

El manual tiene especificado el modelo, ejemplo, etc. ¿alguien lo ha leído,
utilizado? 

 

¿Cómo puedo averiguar este valor para agregarlo al modelo?

 

Desde ya muchas gracias


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Javier Marcuzzi vas escriure el dia dt, 02 mar 2010:
> MCMCglmm es interesante, soporta modelo animal, yo soy veterinario por lo
> cual el resultado del modelo me es ?til, comprendo casi todo, excepto
cu?ndo
> pide que se ingrese el ?prior?, escribo todo siguiendo los ejemplos
> documentados por el autor de MCMCglmm.  
> 
> El manual tiene especificado el modelo, ejemplo, etc. ?alguien lo ha le?do,
> utilizado? 
No he usado concretamente MCMCglmm, sino MCMCpack, pero quizá puedo ayudar.
> ?C?mo puedo averiguar este valor para agregarlo al modelo?
En inferencia bayesiana el "resultado" (posterior) se obtiene a través
del
"prior" (conocimiento razonable y razonado sobre el parámetro que se
estimará) y la "likelihood".

He visto que el argumento "prior" de MCMCglmm es opcional, con lo cual
en
realidad no es necesario introducirlo manualmente. Los valores por defecto
suponen un "prior" vago o no informativo. En este sentido, pues, la
solución será similar a la obtenido por máxima verosimilitud (maximum
likelihood).

Saludos,

PD: Aprovecho para saludar a la lista. Después de una buena temporada de
oyente hoy me he decidido a escribir.

-- 
-  Xavier  -

Hola Javier,

el concepto de distribución a priori es fundamental en estadística 
bayesiana y es un paradigma completamente diferente al de la 
estadística clásica.
Quiero decir: no es una cuestión de cambiar un subcomando, es que 
cambias completamente de esquema mental estadístico.

Te recomendaría que echaras un ojo a la teoría antes de aplicar a 
ciegas la librería.
La prior recoge toda la información previa o histórica sobre el 
problema que te planteas y muchas veces, sobre todo en modelos 
complejos o jerárquicos, es fundamental. Aparte de que tendrías luego 
que hacer un análisis de sensibilidad sobre la prior...

Un saludo
> Javier Marcuzzi vas escriure el dia dt, 02 mar 2010:
>
>> MCMCglmm es interesante, soporta modelo animal, yo soy veterinario por
lo
>> cual el resultado del modelo me es ?til, comprendo casi todo, excepto
cu?ndo
>> pide que se ingrese el ?prior?, escribo todo siguiendo los ejemplos
>> documentados por el autor de MCMCglmm.
>>
>> El manual tiene especificado el modelo, ejemplo, etc. ?alguien lo ha
le?do,
>> utilizado?
>
> No he usado concretamente MCMCglmm, sino MCMCpack, pero quizá puedo ayudar.
>
>> ?C?mo puedo averiguar este valor para agregarlo al modelo?
>
> En inferencia bayesiana el "resultado" (posterior) se obtiene a
través del
> "prior" (conocimiento razonable y razonado sobre el parámetro que
se
> estimará) y la "likelihood".
>
> He visto que el argumento "prior" de MCMCglmm es opcional, con lo
cual en
> realidad no es necesario introducirlo manualmente. Los valores por defecto
> suponen un "prior" vago o no informativo. En este sentido, pues,
la
> solución será similar a la obtenido por máxima verosimilitud (maximum
> likelihood).
>
> Saludos,
>
> PD: Aprovecho para saludar a la lista. Después de una buena temporada de
> oyente hoy me he decidido a escribir.
>
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> -  Xavier  -
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        J. Miguel Marin

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