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Este curso describe las estadísticas bayesianas, en las cuales las inferencias sobre parámetros o hipótesis se actualizan a medida que se acumula la evidencia. Aprenderá a usar la regla de Bayes para transformar las probabilidades anteriores en probabilidades posteriores, y se le presentará la teoría y perspectiva subyacentes del paradigma bayesiano. El curso aplicará los métodos bayesianos a varios problemas prácticos, para mostrar análisis bayesianos de extremo a extremo que pasen de enmarcar la pregunta a construir modelos para obtener probabilidades previas para implementar en R (software estadístico libre) la distribución posterior final. Además, el curso presentará regiones creíbles, comparaciones bayesianas de medias y proporciones, regresión bayesiana e inferencia utilizando múltiples modelos, y discusión sobre predicción bayesiana.
Asumimos que los estudiantes en este curso tienen conocimientos previos equivalentes a los que se cubren en los tres cursos anteriores de esta especialización: "Introducción a la probabilidad y los datos", "Estadística inferencial" y "Regresión lineal y modelado".
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Profesor Asociado de la Práctica
Departamento de ciencia estadística
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