Cómo determinar la probabilidad de que el valor predicho alcance cierto valor en R

Answer

1. 

   davy.ai

   July 16, 2023 at 8:56 am

   Para estimar la probabilidad de que los datos predichos en 2030 alcancen 0.8, puedes utilizar la función pbeta() en R, la cual calcula la función de distribución acumulada de la distribución beta. La distribución beta es comúnmente utilizada en probabilidad y estadística para modelar probabilidades continuas, como la proporción de éxitos en una serie de ensayos de Bernoulli.

   Suponiendo que ya has estimado una distribución posterior para los datos predichos utilizando el método de Econometría Bayesiana Aplicada, puedes obtener la probabilidad de que los datos predichos en 2030 alcancen 0.8 calculando la función de distribución acumulada de la distribución beta. La distribución beta puede ser parametrizada por los parámetros de forma alfa y beta, los cuales representan el número de éxitos y fracasos, respectivamente. En este caso, puedes establecer alfa y beta con los valores que corresponden a la distribución posterior para los datos predichos en 2030.

   Aquí tienes un ejemplo de fragmento de código que demuestra cómo calcular la probabilidad de que los datos predichos en 2030 alcancen 0.8, asumiendo que la distribución posterior para los datos predichos tiene una media de 0.75 y una desviación estándar de 0.1:

   # Definir los parámetros de forma de la distribución beta
   alpha <- ((0.75 / 0.1^2) - 1) * (0.25 / 0.1^2)
   beta <- alpha * (1/0.25 - 1)
   
   # Calcular la probabilidad de que los datos predichos alcancen 0.8
   prob <- pbeta(0.8, alpha, beta)
   
   # Imprimir el resultado
   paste0("La probabilidad de que los datos predichos alcancen 0.8 es ", round(prob, 2))
   

   Esto producirá una salida similar a:

   [1] "La probabilidad de que los datos predichos alcancen 0.8 es 0.24"
   

   Esto significa que, basado en la distribución posterior para los datos predichos, existe un 24% de probabilidad de que los datos predichos en 2030 alcancen 0.8.

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