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Modelado estadístico · Estadistica Bayesiana

Estadística Bayesiana: Modelos Monoparamétricos y Familias Conjugadas

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

Inferencia Científica Avanzada · Teoría de la Decisión

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Estadística Bayesiana: Modelos Monoparamétricos
  • Fundamentos del paradigma bayesiano y diferencias epistemológicas
  • La anatomía del Teorema de Bayes
  • El Principio de Verosimilitud y el Rol de la Parada de Muestreo
  • Teoría general de familias conjugadas

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • bayes
  • verosimilitud
  • calculo
  • media
  • binomial
  • poisson

Notación compatible

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p(X1=x1,X2=x2,…,Xn=xn)=p(Xπ(1)=x1,Xπ(2)=x2,…,Xπ(n)=xn).p(X_1 = x_1, X_2 = x_2, \dots, X_n = x_n) = p(X_{\pi(1)} = x_1, X_{\pi(2)} = x_2, \dots, X_{\pi(n)} = x_n).
Ver LaTeX fuentep(X_1 = x_1, X_2 = x_2, \dots, X_n = x_n) = p(X_{\pi(1)} = x_1, X_{\pi(2)} = x_2, \dots, X_{\pi(n)} = x_n).