Links: Bayes e estimadores robustos

Uma boa pergunta e excelente resposta no Cross Validated (site irmão do stack overflow). E, num comentário, um link para uma pergunta e repostas mais interessantes ainda.

O ponto geral dos comentários, pelo que entendi, é que estimadores Bayesianos robustos são difíceis de serem obtidos. O argumento é dado no contexto de um exemplo Bayesiano em que um modelo com erros distribuídos segundo T (ao invés de Normal, como é tradicional) estima mal os parâmetros, enquanto um estimador simples frequentista estima bem os parâmetros. Mas o que eu acho é que o exemplo é infeliz. Ele gera dados “contaminados” e quer um modelo que estime o valor original dos dados não contaminados. Mas ou bem a gente tem informação de que os dados são contaminados e a natureza da contaminação (e, nesse caso, essa informação a priori deve entrar no modelo e/ou na priori), ou bem a gente não tem essa informação e, portanto, não dá para considerar robusto um método que despreza os dados tanto assim. Porque, no fim das contas, ao desprezar os outliers, nós estamos incorporando no modelo uma informação a priori (outliers devem ser desprezados) de forma qualitativa. Com Bayes, essa informação pode ser incorporada quantitativamente.

ps.: Buscando algumas coisas na internet sobre o tema, acabei deparando com esse comentário, que tem uma frase no mínimo curiosa:  [a] crude but very effective model of marital happiness [is]: rate of lovemaking minus rate of fighting.

 

Sobre Manoel Galdino

Corinthiano, Bayesiano e Doutor em ciência Política pela USP.
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