Priorcovmatrix: explorar, visualizar y estimar matrices de covarianzas

Autores
Alvarez Castro, Ignacio
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La estimación de matrices de covarianza surge en problemas multivariados como la distribución normal multivariada o modelos de regresión generalizados mixtos donde los efectos aleatorios son modelados de forma conjunta. La inferencia Bayesiana sobre una matriz de covarianza requiere especificar una distribución de probabilidades para dicha matriz. Las distribuciones que tienen como dominio las matrices de covarianza no han recibido mucha atención en términos de caracterizar sus propiedades. En este trabajo se presenta el paquete priorcovmatrix permite ajustar, simular y visualizar algunas distribuciones multivariadas utilizadas para modelar matrices de covarianza. La distribución Wishart inversa, Wishart inversa escalada, y otras distribuciones forman parte de la librería.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
distribuciones multivariadas
matrices de covarianza
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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