In this paper, the problem of inference with misclassified multinomial data is addressed. Over the last years there has been a significant upsurge of interest in the development of Bayesian methods to make inferences with misclassified data. The wide range of applications for several sampling schemes and the importance of including initial information make Bayesian analysis an essential tool to be used in this context. A review of the existing literature followed by a methodological discussion is presented in this paper.
En este artículo se trata el problema de la inferencia con datos multinomiales imperfectos. Durante los últimos años ha habido un resurgimiento del interés en el desarrollo de métodos bayesianos para hacer inferencias con datos imperfectos. El análisis Bayesiano se ha convertido en una herramienta fundamental en este contexto debido al gran número de aplicaciones existentes para diversos tipos de muestreo y a la importancia de incorporar información a priori. Se presenta una revisión de la literatura existente seguida de una discusión metodológica con ejemplos.
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title = {Misclassified multinomial data: a Bayesian approach.},
journal = {RACSAM},
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Pérez, Carlos Javier; Girón, F. Javier; Martín, Jacinto; Ruiz, Manuel; Rojano, Carlos. Misclassified multinomial data: a Bayesian approach.. RACSAM, Tome 101 (2007) pp. 71-80. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:41665/