Las piezas necesarias para la inferencia bayesiana

Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

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¿Qué es un modelo generativo?

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Modelo generativo de la droga zombi


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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- ???
n_zombies <- ???
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- ???
}
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success}
data
FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
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}
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data
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
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n_zombies <- 13
# Simulating data
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
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n_zombies <- 13
# Simulating data
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
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Modelo generativo de la droga zombi

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
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