Ha habido muchos debates dentro de las estadísticas entre bayesianos y frecuentistas. En general, me parece bastante desagradable (aunque creo que se ha calmado). Por otro lado, he conocido a varias personas que tienen una visión completamente pragmática del tema, diciendo que a veces es más conveniente realizar un análisis frecuentista y, a veces, es más fácil ejecutar un análisis bayesiano. Esta perspectiva me parece práctica y refrescante.
Se me ocurre que sería útil tener una lista de tales casos. Debido a que hay demasiados análisis estadísticos, y porque supongo que normalmente es más práctico llevar a cabo un análisis frecuentista (codificar una prueba t en WinBUGS es mucho más complicado que la llamada de función única requerida para realizar la versión basada en frecuentista en R , por ejemplo), sería bueno tener una lista de las situaciones en las que un enfoque bayesiano es más simple, más práctico y / o más conveniente que un enfoque frecuentista.
(Dos respuestas que no me interesan son: 'siempre' y 'nunca'. Entiendo que la gente tiene opiniones firmes, pero por favor no las exprese aquí. Si este hilo se convierte en un lugar para pequeñas disputas, probablemente eliminaré Mi objetivo aquí es desarrollar un recurso que sea útil para un analista con un trabajo que hacer, no un hacha para moler).
Las personas pueden sugerir más de un caso, pero utilice respuestas separadas para hacerlo, de modo que cada situación pueda ser evaluada (votada / discutida) individualmente. Las respuestas deben enumerar: (1) cuál es la naturaleza de la situación y (2) por qué el enfoque bayesiano es más simple en este caso. Algún código (digamos, en WinBUGS) que demuestre cómo se haría el análisis y por qué la versión bayesiana es más práctica sería ideal, pero espero que sea demasiado engorroso. Si se puede hacer fácilmente, lo agradecería, pero incluya por qué de cualquier manera.
Finalmente, reconozco que no he definido lo que significa que un enfoque sea "más simple" que otro. La verdad es que no estoy completamente seguro de lo que debería significar que un enfoque sea más práctico que el otro. Estoy abierto a diferentes sugerencias, solo especifique su interpretación cuando explique por qué un análisis bayesiano es más conveniente en la situación que discute.
lm ()
R es más fácil de usar? O hay algo más?
t.test()
en lugar de codificar una prueba t bayesiana en WinBUGS, que requiere mucho más código. Quizás en lugar de "más práctico", debería haber dicho 'más fácil'.