¡Has ajustado un modelo Normal bayesiano!

Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

Rasmus Bååth

Data Scientist

BEST

  • Un modelo bayesiano desarrollado por John Kruschke.
  • Supone que los datos siguen una t-distribución.

Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

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Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

BEST

  • Un modelo bayesiano desarrollado por John Kruschke.
  • Supone que los datos siguen una t-distribución.
  • Estima la media, la desviación estándar y los grados de libertad.
  • library(BEST)
  • Usa cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC).
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¡Usemos BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
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¡Usemos BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
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¡Usemos BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
fit

Resultados del ajuste MCMC para el análisis BEST:

       mean     sd median  HDIlo HDIup  
mu    43.15  3.810  43.28 35.367 50.49 
nu    27.42 26.647  18.91  1.001 81.59 
sigma 11.00  3.754  10.44  4.857 18.38
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¡Usemos BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
plot(fit)

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