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Tamaño de muestra necesario para que la estimación de intervalos Frecuentista y Bayesiano coincidan dentro de un error predeterminado

dc.contributor.advisor Rolke, Wolfgang A.
dc.contributor.author Suárez-Gómez, Deiver
dc.contributor.college College of Arts and Sciences - Sciences en_US
dc.contributor.committee Lorenzo González, Edgardo
dc.contributor.committee Santana Morant, Dámaris
dc.contributor.department Department of Mathematics en_US
dc.contributor.representative Bartolomei Suárez, Sonia M.
dc.date.accessioned 2019-03-29T13:03:14Z
dc.date.available 2019-03-29T13:03:14Z
dc.date.issued 2018-11-30
dc.description.abstract Por lo general, se acepta que a medida que aumenta el tamaño de un conjunto de datos, el efecto de la distribución previa en el intervalo de credibilidad Bayesiano disminuye y estos intervalos se acercan a los correspondientes intervalos de confianza Frecuentista. En esta tesis, se estudia la pregunta de cuán grande es el tamaño de muestra que se necesita para tener cierta certeza de que los intervalos de confianza y los intervalos de credibilidad sean similares dentro de un error prescrito. Esto, con el propósito de afirmar cual es el tamaño de muestra necesario para que los dos enfoques de la estadística coincidan en la estimación por intervalos. Hay respuestas explícitas para varios casos estándar como la estimación de la media y la desviación estándar de una distribución Normal, la probabilidad de éxito en los ensayos de Bernoulli y las tasas de la distribución de Poisson, Geométrica y Exponencial. Para este trabajo se desarrolló una calculadora en línea que está disponible en https://server-deiver .shinyapps.io/sample_size_frequentist_and_bayesian/. Ésta calcula intervalos de confianza, intervalos de credibilidad y el tamaño de muestra necesario para que estos intervalos sean iguales dentro de un error predeterminado. La calculadora no requiere que el usuario tenga algún conocimiento de R. en_US
dc.description.abstract It is generally accepted that as the size of a dataset increases, the in uence of the prior distribution on the Bayesian credible intervals decreases and these intervals approach the corresponding Frequentist confidence intervals. In this thesis, me study how large the sample size needs to be to have some certainty that the confidence intervals and credible intervals are within a prescribed error. There are explicit results for several standard cases such as estimation of the mean and the standard deviation from a Normal distribution, the success probability in Bernoulli trials, and the rates of Poisson, Geometric, and Exponential distributions. For the purpose of this work, me developed a calculator that is available online at https://serverdeiver .shinyapps.io/sample_size_frequentist_and_bayesian/. It calculates confidence intervals, credible intervals and the necessary sample size so that these intervals are equal within a predetermined error. The calculator does not require the user to have any knowledge of R. en_US
dc.description.graduationSemester Spring en_US
dc.description.graduationYear 2019 en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11801/1887
dc.language.iso es en_US
dc.rights.holder (c) 2018 Deiver Suárez Gómez en_US
dc.rights.license All rights reserved en_US
dc.subject intervalo de credibilidad Bayesiano en_US
dc.subject intervalos de confianza Frecuentista en_US
dc.subject tamaño de muestra en_US
dc.subject Bayesian intervals en_US
dc.subject Frequentist intervals en_US
dc.subject.lcsh Gaussian distribution en_US
dc.subject.lcsh Confidence intervals en_US
dc.subject.lcsh Mathematical statistics en_US
dc.subject.lcsh Bayesian statistical decision theory en_US
dc.title Tamaño de muestra necesario para que la estimación de intervalos Frecuentista y Bayesiano coincidan dentro de un error predeterminado en_US
dc.title.alternative A determination of the sample size needed so that Frequentist and Bayesian interval estimates agree up to a predetermined precision en_US
dc.type Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
thesis.degree.discipline Mathematical Statistics en_US
thesis.degree.level M.S. en_US
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