Selección de modelos bayesianaaportaciones al anova de una y dos vías

Abstract

En esta tesis se estudian el ANOVA de una vía homocedástico, los contrastes lineales entre medias bajo el supuesto de homocedasticidad y de heterocedasticidad y el problema de ANOVA de dos vías, también bajo ambos supuestos, como un problema de selección de modelos desde la perspectiva bayesiana. Para ello partimos en cada caso de modelos anidados cuya función de densidad es un producto de normales y la distribución a priori asignada para los parámetros en estudio es la convencional de Jeffreys (1961).El factor Bayes es la principal herramienta desde el enfoque bayesiano en la selección de modelos y lo obtenemos para cada problema utilizando las denominadas distribuciones a priori intrínsecas. De esta forma se solventa su indeterminación al partir de distribuciones a priori impropias. Además, siempre que es posible, a través de curvas de calibrado, se establece un vínculo grafico entre la medida de evidencia clásica y la nueva medida de evidencia bayesiana obtenida que resuelve cada uno de estos problemas