La relevancia que ha tomado la estadística bayesiana en distintas áreas lleva a escribir este texto, cuyo objetivo es contribuir en el crecimiento de los métodos bayesianos en América Latina e incentivar a los estudiantes a aplicar dichas herramientas en sus investigaciones. Aquí, se presentan los elementos básicos de la estadística bayesiana, estadística bayesiana computacional y aplicaciones. Esta estructura contiene en total 14 capítulos que ilustran al lector en un gran número de procedimientos. El lector puede solicitar al correo electrónico de los autores la información correspondiente de las bases de datos necesarias para implementar paso a paso los códigos de R y OpenBUGS presentados en esta obra.
Python
Charlie Masterson
bookDeep Learning With Python Illustrated Guide For Beginners & Intermediates
William Sullivan
bookNo pienses en un elefante : Lenguaje y debate político
George Lakoff
bookThe NFT Handbook : How to Create, Sell and Buy Non-Fungible Tokens
QuHarrison Terry, Matt Fortnow
audiobookKafka Up and Running for Network DevOps
Eric Chou
bookRobótica: enfoque computacional : Transformaciones espaciales, planificación de trayectorias, cinemática, dinámica y control de robots
Andrés Jaramillo-Botero, Juan Camilo Acosta, Julián David Colorado
bookIntroducción a la estadística con aplicaciones en Ciencias Sociales
Humberto Llinás Solano, Jesús Alonso Cabrera, Karen Florez Lozano
bookLa ciudad autosuficiente
Vicente Guallart
bookEl equilibrio de John Nash
Francisco Salas Molina, Parolas Languages
bookPrincipios de estadística aplicada
Jorge Ortiz Pinilla
bookIntroducción a los SIG para futuras aplicaciones ambientales
Néstor Alonso Mancipe Muñoz
bookModelamiento ambiental matemático con aplicaciones en R : Ejemplos y ejercicios prácticos
Jorge Eduardo Pachón Quinche
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