Predicción Bayesiana en Modelos Lineales: Aplicaciones a la Estimación de Pequeñas Áreas

Este artículo introduce un enfoque de Bayes jerárquico (HB) para la predicción en modelos lineales mixtos generales. Los resultados se aplican a la estimación de pequeñas áreas. Nuestro modelo unifica y extiende varios modelos considerados previamente en esta área. Se presentan fórmulas computacionales para obtener los predictores de Bayes y sus errores estándar en el caso general. Los métodos se aplican a dos conjuntos de datos reales. Además, en un caso especial, se muestra que los predictores de HB poseen algunas propiedades frecuentistas interesantes.