Inglés      Chino      Francés      Alemán      Indonesio      Español
Buscar

11 - Estimación de los parámetros alfa y beta para distribuciones Beta anteriores y resumen de las distribuciones Beta para parámetros alfa y beta especificados

Esta utilidad calcula los parámetros alfa y beta para Distribuciones Beta, based on the values specified for the mode and 5th or 95th percentile of the distribution. See Suess et al. (2002) for more details. An accompanying utility allows the calculation of summary values for Beta distributions for specified alpha and beta parameters.

Beta distributions are a type of probability distribution that is commonly used to describe uncertainty about the true value of a proportion, such as sensitivity, specificity or prevalence. They are appropriate distributions to express uncertainty about the prior values for prevalence, sensitivity or specificity in the Gibbs sampler ( Joseph et al., (1995); Vose, 2000). When used for this purpose, the Beta distribution can be defined by the two parameters, alpha and beta (written as Beta(alpha, beta)), with alpha = x + 1 and beta = n - x + 1, where x is the number of positive events out of n trials. As n increases, the degree of uncertainty (the width of the distribution) about the estimated proportion (x/n) decreases. The mean value of the distribution can be calculated as alpha/(alpha+beta) and the mode is (alpha-1)/(alpha+beta-2).

Las entradas requeridas para la utilidad de parametrización son:

  • modo y percentil 5/95 para al menos una distribución; y
  • modo y percentil 5/95 para cada distribución requerida, hasta un máximo de seis distribuciones.

Las entradas requeridas para la utilidad de resumen son:

  • parámetros alfa y beta para al menos una distribución; y
  • parámetros alfa y beta para cada distribución requerida, hasta un máximo de seis distribuciones.

If any input cell is blank or contains an invalid value results will not be calculated for that or any subsequent distributions.

For parameterisation of Beta distributions, all values entered must be >0 and <1. It is suggested that, where the mode is less than 0.5, you enter the 95th percentile, and where the mode is greater than 0.5 enter the 5th percentile. For example, if the most likely value for the prior estimate of prevalence is 0.1, and you are 95% confident that the true prevalence is less than 0.2, enter a mode of 0.1 and a 95th percentile value of 0.2. Conversely, if the most likely value for test sensitivity is 0.95 and you are 95% confident that the true value is >0.75, use the values 0.95 and 0.75. For summarisation of Beta distributions, all parameter values must be positive real (decimal or integer) numbers.

Output from the parameterisation utility is a table of input values (mode and percentile) and corresponding alpha and beta values for each distribution requested. Output from the summarisation utility is a table of alpha and beta values and corresponding percentile values, mean, mode and standard deviation for each distribution requested. Density curves for each distribution are also generated and can be viewed or downloaded by clicking on the icon.


« Anterior Siguiente »


Contents
1 Introducción
2 Overview
3 Métodos bayesianos vs frecuentistas
4 Tamaño de grupo fijo y pruebas perfectas
5 Tamaño de grupo fijo y conocido Se & Sp
6 Tamaño de grupo fijo e incierto Se & Sp
7 Tamaño de agrupación variable y pruebas perfectas
8 Prevalencia agrupada utilizando una muestra de Gibbs
9 Verdadera prevalencia usando una prueba
10 Prevalencia verdadera estimada usando dos pruebas con una muestra de Gibbs
11 Estimación de parámetros para distribuciones Beta anteriores
12 Tamaño de muestra para tamaño de grupo fijo y prueba perfecta
13 Tamaño de muestra para tamaño de grupo fijo y sensibilidad y especificidad de prueba conocidas
14 Tamaño de muestra para el tamaño de grupo fijo y la sensibilidad y especificidad de prueba inciertas
15 Simular muestreo para tamaño de grupo fijo
16 Simular muestreo para tamaños de grupo variables
17 Supuestos importantes
18 Las estimaciones de prevalencia agrupadas están sesgadas!