En este trabajo aplicamos el método del cociente de uniformes para generar muestras aleatorias que, posteriormente, se utilizan para estimar las características de interés. Utilizamos este método no iterativo porque produce algoritmos sencillos que son computacionalmente eficicientes para muchas distribuciones de probabilidad, al mismo tiempo que generan valores aleatorios de la distribución exacta y no de una distribución límite caso de los métodos MCMC. Comparamos con el muestreo Gibbs en dos ejemplos bidimensionales y exponemos las ventajas e inconvenientes de cada uno de los métodos. Por último, también utilizamos números cuasi-aleatorios para aproximar distribuciones a posteriori.
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