5.8 Estimação Pontual

• Seção 3.2 de (Paulino, Turkman, and Murteira 2003)
  
• Seções 8.2 e 8.3 de (S. J. Press 2003)
  

Exemplo 5.10 Considerando os dados do Exemplo 5.6 e uma priori \(Beta(1,1)\), pode-se calcular as estimativas pontuais da posteriori \(Beta(10,4)\) pelas Equações (3.97), (3.99) e (3.100).

# Se \theta ~ Beta(1,1), \theta|x ~ Beta(1+s,1+f)
s <- 9
f <- 3

(EX = (s+1)/(s+1+f+1))          # Média (vermelho)

## [1] 0.7142857

(MEX = (s+1-1/3)/(s+1+f+1-2/3)) # Mediana (azul)

## [1] 0.725

(MOX = (s+1-1)/(s+1+f+1-2))     # Moda (verde)

## [1] 0.75

curve(dbeta(x, s+1,f+1))
abline(v = EX, col = 'red')
abline(v = MEX, col = 'blue')
abline(v = MOX, col = 'green')

Referências

Paulino, Carlos Daniel Mimoso, Maria Antónia Amaral Turkman, and Bento Murteira. 2003. Estatı́stica Bayesiana. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa. http://primo-pmtna01.hosted.exlibrisgroup.com/PUC01:PUC01:puc01000334509.

Press, S James. 2003. Subjective and Objective Bayesian Statistics: Principles, Models, and Applications, 2nd. Edition. John Wiley & Sons. http://primo-pmtna01.hosted.exlibrisgroup.com/PUC01:PUC01:oclc(OCoLC)587388980.