| Para analizar Modelos Lineales Generalizados (MLG) con parámetro de escala conocido, en el que el vector de coeficientes de regresión se encuentra sujeto a restricciones lineales de desigualdad, en este trabajo se propone un método Bayesiano, denominado Gibbs Transfor- mado con Muestreo de Impor tancia (GTMI). Primero se implementa una cadena de Markov de Monte Carlo (MCMC) a una aproximación normal (truncada) de la distribución final del vector de coeficientes de regresión y luego se utiliza el método de importancia de muestreo, sugerido por Fosdick (1963) y Hastings (1970) para realizar inferencias en los parámetros de regresión. Para muestrear la aproximación normal truncada se propone utilizar el muestreo Gibbs eficiente propuesto por Rodríguez-Yam... |
