Eikosestadística y ciencia de datos

Modelado estadístico · Estadistica Bayesiana

Estadística Bayesiana · Modelos Lineales y Generalizados

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

☰ ↑ Tratado de estadística matemática

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Modelado Bayesiano: Análisis Riguroso de Modelos Lineales y GLMs
  • Epistemología Bayesiana y Fundamentos de Inferencia
  • Enfoque Frecuentista
  • Enfoque Bayesiano
  • El Modelo Lineal Bayesiano Clásico

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • bayes
  • mcmc
  • verosimilitud
  • media
  • varianza
  • poisson

Notación compatible

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p(θ∣y)=p(y∣θ) p(θ)p(y)=p(y∣θ) p(θ)∫Θp(y∣θ) p(θ) dθp(\boldsymbol{\theta} \mid \mathbf{y}) = \frac{p(\mathbf{y} \mid \boldsymbol{\theta}) \, p(\boldsymbol{\theta})}{p(\mathbf{y})} = \frac{p(\mathbf{y} \mid \boldsymbol{\theta}) \, p(\boldsymbol{\theta})}{\int_{\Theta} p(\mathbf{y} \mid \boldsymbol{\theta}) \, p(\boldsymbol{\theta}) \, d\boldsymbol{\theta}}
Ver LaTeX fuentep(\boldsymbol{\theta} \mid \mathbf{y}) = \frac{p(\mathbf{y} \mid \boldsymbol{\theta}) \, p(\boldsymbol{\theta})}{p(\mathbf{y})} = \frac{p(\mathbf{y} \mid \boldsymbol{\theta}) \, p(\boldsymbol{\theta})}{\int_{\Theta} p(\mathbf{y} \mid \boldsymbol{\theta}) \, p(\boldsymbol{\theta}) \, d\boldsymbol{\theta}}