Explorando la Reconciliación entre los Enfoques Frecuentista y Bayesiano en Estadística

Autores/as

  • Juan Carlos Abril Universidad Nacional de Tucumán y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)
  • María de las Mercedes Abril Universidad Nacional de Tucumán y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.8205883

Palabras clave:

Enfoque clásico, Enfoque frecuencial, Enfoque basado en la verosimilitud, Enfoque fiducial, Enfoque Bayesiano objetivo, Enfoque Bayesiano subjetivo, Teoría de la decisión

Resumen

En estadística, la estadística frecuentista a menudo se ha considerado como la única vía. No obstante, desde la década de 1950, la estadística bayesiana ha ido ganando progresivamente terreno en la academia. El presente estudio tiene como propósito demostrar los puntos de encuentro entre estas dos corrientes aparentemente opuestas. Para ello, los autores realizan un recorrido por varios tópicos, explicando qué es el Teorema de Bayes mediante ejemplos didácticos. En contraparte, se muestra que los frecuentistas rechazan el postulado central del enfoque Bayesiano, pero se ven obligados a reemplazarlo con soluciones alternativas, siendo la más generalizada la Máxima Verosimilitud. Frente a esta discrepancia, los autores sugieren que podría tratarse de una mala interpretación entre ambas corrientes y ofrecen ejemplos en los que el postulado de Bayes y el principio de Máxima Verosimilitud arrojan la misma respuesta numérica. Luego, se analizan las inferencias a partir de información a priori, tanto no informativa como informativa, y se exploran las propuestas inferenciales de ambas escuelas. Además, se aborda el enfoque fiducial, que trabaja con cantidades ficticias. Todos estos aspectos son discutidos desde las perspectivas matemáticas de reconocidos estadísticos como Fisher, Keynes, Carnap, Good, Durbin, Box, Giere, Neyman, Pearson, entre otros. Además, se buscan suposiciones filosóficas que filósofos como Lakatos, Popper y Kuhn, entre otros, no han logrado ofrecer para establecer una posible reconciliación entre estas corrientes en aparente conflicto.

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Biografía del autor/a

Juan Carlos Abril, Universidad Nacional de Tucumán y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)

ORCID CONICET 

El Profesor Juan Carlos Abril es Licenciado en Contabilidad por la Universidad Nacional de Tucumán (UNT), Argentina. Luego obtuvo el Diploma en Estadística (1976), Master of Science en Estadística (con nota de Distinción) (1977) y Doctor of Philosophy (Ph. D.) en Estadística (1985), por The London School of Economics and Political Science, Reino Unido. Actualmente es Profesor de Estadística en el Instituto de Investigaciones Estadísticas (INIE) de la UNT e Investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (o CONICET como se lo conoce). Ha realizado una extensa labor docente y de investigación, habiendo sido invitado a realizar estas tareas por numerosas instituciones académicas de todo el mundo.

María de las Mercedes Abril, Universidad Nacional de Tucumán y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)

ORCID  CONICET 

La profesora Abril es licenciada en Economía por la Universidad Nacional de Tucumán, Argentina (UNT), con estudios posdoctorales en la London School of Economics and Political Sciences de la Universidad de Londres.Actualmente es Profesora de Estadística en el Instituto de Investigaciones Estadísticas (INIE) de la UNT.Es doctora en Estadística (2014). Para la obtención de este título obtuvo Becas Doctorales y Postdoctorales del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (o CONICET como se lo conoce). Estas distinciones fueron obtenidas por concurso de méritos. Se destaca por su extensa labor de investigación de más de veinte años con numerosas estancias en las más destacadas instituciones académicas del mundo.

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Publicado

2023-08-16

Cómo citar

Abril, J. C., & Abril, M. de las M. (2023). Explorando la Reconciliación entre los Enfoques Frecuentista y Bayesiano en Estadística. South American Research Journal, 3(1), 67–83. https://doi.org/10.5281/zenodo.8205883

Número

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