Resumen de Combinando opiniones de expertos mediante mixturas de distribuciones a priori

Jacinto Martín Jiménez , Carlos Javier Pérez Sánchez , María Jesús Rufo Bazaga

• Este trabajo propone un metodo general para el analisis Bayesiano de las familias exponenciales naturales con varianza cuadratica en presencia de distintas fuentes de informaci on a priori. La informacion obtenida de cada fuente se representa como una distribuci on a priori conjugada. Posteriormente, se propone un modelo de mixtura para expresar un consenso entre las fuentes. Se considera el caso en el que los pesos son desconocidos y estos se calculan utilizando un metodo basado en distancias de Kullback-Leibler (KL).

  Una ventaja es que el procedimiento conduce a una solucion analtica. Ademas, es posible una implementacion directa para todas las familias de la clase. Finalmente, se analizan las discrepancias entre la decision nal y las decisiones individuales usando distancias de KL. Estas distancias se estiman mediante un procedimiento de bajo coste computacional basado en el metodo Montecarlo.