Me pregunto cuál es la contraparte de correlación producto momento de Pearson sería en un marco Bayesiano. O si hay muchas alternativas, ¿cuál sería el más adecuado o el método convencional. Sé que yo podría hacer Bayesiano análisis de regresión lineal, pero luego tengo que asumir que tengo una dependiente y una variable independiente, que no lo hago a la hora de calcular la correlación.
Cualquier sugerencia de cómo implementar el modelo de BUGS/ENTRECORTADO también es apreciado!
Editar:
Mi pregunta es ¿una correlación producto momento de Pearson en un marco Bayesiano sería lo opuesto a un marco clásico , incluyendo los valores de p y los intervalos de confianza de la correlación. A veces la transición de la estadística clásica a la estadística Bayesiana no es sencillo, por ejemplo, algunos Bayesiano análisis de varianza, que se proponen en realidad no son los análisis de la varianza. El análisis de correlación es muy común en los análisis estadísticos, pero no he sido capaz de encontrar cualquier Bayesiana ejemplo de aplicación en, por ejemplo, ENTRECORTADO o ERRORES.
Editar:
Ahora que se encuentran en el siguiente archivo pdf de la presentación que describe el uso de una distribución normal multivariante con una distribución de Wishart como la anterior en la precisión para calcular el coeficiente de correlación. Esto fue, más o menos, la respuesta que estaba buscando.
