Recursos - Estadística Bayesiana

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1. Probabilidad condicional y teorema de Bayes

Actualiza una probabilidad inicial cuando aparece evidencia y distingue P(A | B) de P(B | A).

2. Verosimilitud y distribución posterior

Construye un modelo generativo sencillo y obtiene una posterior beta-binomial.

3. Elección de previas y análisis de sensibilidad

Formula previas coherentes con el problema y comprueba cuánto influyen en las conclusiones.

4. Predicción posterior y decisiones

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5. Monte Carlo y cadenas de Markov

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6. Stan, HMC y diagnósticos

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7. Regresión lineal y logística bayesiana

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8. Modelos jerárquicos y agrupamiento parcial

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9. Comprobación predictiva del modelo

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10. Comparación de modelos y proyecto integrador

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