Bayes empírico
Bayes empírico (EB) es una estrategia de estimación, introducida por Herbert Robbins en 1956 y desarrollada en estimadores de encogimiento prácticos por Bradley Efron y Carl Morris en 1973, en la que los hiperparámetros de la distribución a priori se estiman a partir de los datos observados a través de la verosimilitud marginal en lugar de especificarse de antemano. La posterior resultante conserva una estructura bayesiana pero sustituye los hiperparámetros impulsados por los datos por otros subjetivos, uniendo el encogimiento frecuentista y la inferencia bayesiana completa.
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Fuentes
- Robbins, H. (1956). An empirical Bayes approach to statistics. In J. Neyman (Ed.), Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Vol. 1 (pp. 157–164). University of California Press. DOI: 10.1525/9780520313880-015 ↗
- Efron, B., & Morris, C. (1973). Stein's estimation rule and its competitors — An empirical Bayes approach. Journal of the American Statistical Association, 68(341), 117–130. DOI: 10.1080/01621459.1973.10481350 ↗
- Carlin, B. P., & Louis, T. A. (2000). Bayes and Empirical Bayes Methods for Data Analysis (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584881704
- Efron, B., & Hastie, T. (2016). Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press. ISBN: 978-1107149892
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Empirical Bayes Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/empirical-bayes
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