Introducción a la Estadística Bayesiana – Juan C. Correa, Carlos J. Becerra – 1ra Edición

Descripción

El problema fundamenta del progreso científico, y uno fundamental en la vida diaria, es el aprender de la experiencia. El conocimiento obtenido de esta manera es parcialmente una descripción de lo que ya hayamos observado, pero una parte consiste en la realización de inferencias de la experiencia pasada para predecir la experiencia futura.

La escuela bayesiana en estadística ha tomado fuerza en los últimos años, debido a su potencial para resolver problemas que no se pueden atacar con otros métodos y porque permite incorporar naturalmente información que es útil en la solución del problema enfrentado.

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  • Parte I: Elementos básicos
    1. Introducción
    2. Probabilidad subjetiva
    3. Análisis preposterar
    4. Teorema de Bayes
    5. Distribuciones conjugadas
    6. Distribuciones a priori no informativas
    7. Marginalización
    8. Inferencia Bayesiana

    Parte II: Estadística Bayesiana Computacional
    9. Estadística Bayesiana vía simulación
    10. Diagnostico de los muestreadores MCMC

    Parte III: Aplicaciones
    11. Modelos lineales
    12. Modelo lineal generalizado
    13. Inferencia predictiva
    14. Software para estadística bayesiana
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