Eikosestadística y ciencia de datos

Modelado estadístico · Estadistica Bayesiana

Estadística Bayesiana Avanzada: Validación, Selección y Crítica de Modelos

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

Inferencia Bayesiana Avanzada · Rigor Metodológico

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Estadística Bayesiana: Validación, Selección y Crítica de Modelos
  • Perspectiva epistemológica y taxonomía M-paradigmas
  • 1. El Escenario -cerrado (M-closed)
  • 2. El Escenario -completo (M-complete)
  • 3. El Escenario -abierto (M-open)

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • bayes
  • verosimilitud
  • varianza
  • calculo
  • mcmc
  • media

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

La expresión se renderiza de forma accesible y conserva debajo su fuente LaTeX.

(Mi∣y)=p(y∣Mi)(Mi)∑j=1kp(y∣Mj)(Mj).\P(M_i \mid y) = \frac{p(y \mid M_i)\P(M_i)}{\sum_{j=1}^k p(y \mid M_j)\P(M_j)}.
Ver LaTeX fuente\P(M_i \mid y) = \frac{p(y \mid M_i)\P(M_i)}{\sum_{j=1}^k p(y \mid M_j)\P(M_j)}.