Elicitación de una Distribución subjetiva para el vector de parámetros II de la distribución multinomial

Abstract

Resumen: Se pretende desarrollar un método de elicitación que permita estimar la distribución del vector de parámetros Pi de la distribución Multinomial bajo un método indirecto de elicitación y, adicionalmente implementarlo en el software R, de manera que el analista pueda llevar registro de todas estimaciones hechas por el experto y brindarle retroalimentación continua durante todo el proceso. Inicialmente se revisan los enfoques y desarrollos actuales para la cuantificación de la incertidumbre o creencias de un “experto” sobre un parámetro Binomial y sobre el vector de parámetros Multinomial por medio de un proceso de elicitación. Posteriormente se revisan los software más comunes que se han propuesto hasta ahora para la elicitación de juicios de expertos; una vez revisados, se identifican las ventajas, desventajas y posibles limitaciones que tanto los métodos de elicitación como los software puedan tener, de tal forma que sirvan como base teórica para el método propuesto y la implementación en R. Finalmente el método y la implementación en R son usados en una aplicación real en el campo de la urología.

Abstract: We pretend to develop a method of elicitation to estimate the distribution parameter vector Pi of the Multinomial distribution under an indirect method of elicitation and additionally implement it in R software, such that the analyst can keep a record of all estimates made by the expert and provide continuous feedback throughout the process. Initially approaches and developments for the quantification of uncertainty or beliefs of a “expert” on a parameter Binomial and Multinomial vector parameters through an elicitation process are reviewed. Subsequently are reviewed the most common software have been proposed so far for the elicitation of expert opinions; Once reviewed, are identified the advantages, disadvantages and possible limitations that both elicitation methods such as software may have, so that serve as theoretical basis for the proposed method and implementation in R. Finally the method and implementation in R are used in a real application in the field of urology