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Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Hemos visto

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Hemos visto

  • Métodos computacionales
    • Rejection sampling
    • Grid approximation
    • Markov chain Monte Carlo (MCMC)
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Hemos visto

  • Modelos generativos:

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  • Trabajar con muestras que representan distribuciones de probabilidad:
> head(sample)

mu    sigma
39.39 10.18
39.39 21.77
40.90 20.26
45.45 13.20
34.84 12.70
40.90 12.70

pred_iq <- rnorm(10000, mean = sample$mu, sd = sample$sigma)
sum(pred_iq >= 60) / length(pred_iq)

0.0901
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Lo que no cubrimos

  • Que el enfoque bayesiano sirve para mucho más que modelos simples.
  • Cómo decidir qué priors y modelos usar.
  • Cómo se relaciona la estadística bayesiana con la clásica.
  • Métodos computacionales más avanzados.
  • Herramientas computacionales más avanzadas.
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Lo que no cubrimos

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¡Explora Bayes!

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¡Hasta pronto y gracias!

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¡Vamos a practicar!

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