Una propuesta bayesiana para realizar inferencias en poblaciones Heterocedásticas con observaciones correlacionadas

Abstract

Es usual realizar inferencia con observaciones no correlacionadas, no obstante. en la vida real podemos encontrar datos que al parecer no poseen esta característica. por ejemplo, datos sísmicos, de esta manera es necesario investigar que procedimientos estadísticos pudiesen ayudar en esta idea y determinar si existe algún tipo de correlación significativa o no entre dichas observaciones. El presente artículo. aborda esta idea desde el punto de vista del enfoque Bayesiano, dando un procedimiento para establecer la existencia de correlación entre observaciones de subpoblaciones heterocedásticas, las cuales entre ellas están no correlacionadas. Además este nos permite trabajar con una sola muestra aleatoria sin la necesidad de tener réplicas de las mediciones o tener tamaños muéstrales grandes para realizar el análisis inferencial, que es lo usual cuando se trabaja con análisis de varianzas o modelos de efectos aleatorios.

Making an inference with correlated observations is very common. However, in real life we can find data which do not match this characteristic, e.g., seismic data. Thus, it is necessary to look into what statistical procedures may help make inferences and determine whether there is some kind of significant correlation between those observations. This article addresses this idea from a Bayesian approach and provides a procedure to establish the existence of correlation between observations of heteroscedastic subpopulations, which are not correlated between them. Furthermore, this approach allows us to work with a single random sample without requiring measurement replications or larger sample sizes to make inferential analysis «usually made when using variance analysis and random effect models.