Bayesian inference for an asymmetric extension of the Grubbs model

Authors

Keywords:

Grubbs’s model, Skew-normal distribution, Gibbs sampling

Abstract

The Grubbs’s model is used to compare several instruments, and it is common to
assume that the random terms follow a normal distribution. We study some aspects of Bayesian
inference for the Grubbs’s model, where the unobserved value of the latent variable follows an asymmetric normal distribution. Estimates it a posteriori of the parameters under are calculated by Gibbs sampling algorithm . The results and methods developed in this work are illustrated by one data set .

Downloads

Published

22-01-2015

How to Cite

Silva, F. R. da, & Montenegro, L. C. C. (2015). Bayesian inference for an asymmetric extension of the Grubbs model. Sigmae, 3(2), 39–46. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/342

Issue

Vol. 3 No. 2 (2014): Special Issue: XIII MGest (Encontro Mineiro de Estatística)

Section

Probability and Statistics

License

Proposta de Política para Periódicos de Acesso Livre


Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

    1. Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.

    1. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.

  1. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).