Se simularon 20 observaciones del modelo
-46.93 | -5.00 | 12.06 | 0.26 |
-31.32 | -4.47 | 11.02 | 0.79 |
-27.31 | -3.95 | 4.31 | 1.32 |
-15.86 | -3.42 | 15.58 | 1.84 |
-7.59 | -2.89 | 17.81 | 2.37 |
-5.71 | -2.37 | 18.58 | 2.89 |
1.93 | -1.84 | 32.71 | 3.42 |
3.89 | -1.32 | 36.27 | 3.95 |
3.80 | -0.79 | 46.27 | 4.47 |
2.53 | -0.26 | 67.98 | 5.00 |
Se ajustó el modelo . La distribución final de referencia para es y se presenta en la Figura 1(b). En particular, . Notemos, sin embargo, que la distribución de es asimétrica, por lo que un estimador puntual posiblemente más adecuado sería Moda . Por otra parte, Var . El intervalo de máxima densidad del 95% es (9.23, 15.13), el cual contiene al verdadero valor de .
La Figura 1(c) muestra la distribución predictiva final para una observación futura cuando . El correspondiente intervalo de máxima densidad del 95% es (-2.17,14.57). En la Figura 1(d) se presenta el modelo verdadero (línea continua) junto con el modelo ajustado (línea punteada) y una banda de probabilidad obtenida a partir de los intervalos de predicción del 95% para cada punto en la región de interés.
Si se desea hacer inferencias sobre los coeficientes de regresión, entonces
debe calcularse la distribución final de . Dicha
distribución es una de Student con 16 grados de libertad, media
y matriz de varianzas-covarianzas
En la Figura 2 se presentan las distribuciones finales para cada uno de los coeficientes de regresión: (a) ; (b) ; (c) ; (d) . En todos los casos el verdadero valor del parámetro está contenido en el correspondiente intervalo de máxima densidad del 95%.