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.
Introducción a la Estadística Bayesiana
Autores/as:
Idioma:
Español
Formato:
Python : Tips and Tricks to Programming Code with Python
Charlie Masterson
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Deep Learning With Python Illustrated Guide For Beginners & Intermediates
William Sullivan
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No pienses en un elefante : Lenguaje y debate político
George Lakoff
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Robótica: enfoque computacional : Transformaciones espaciales, planificación de trayectorias, cinemática, dinámica y control de robots
Andrés Jaramillo-Botero, Juan Camilo Acosta, Julián David Colorado
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The NFT Handbook : How to Create, Sell and Buy Non-Fungible Tokens
Matt Fortnow, QuHarrison Terry
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Kafka Up and Running for Network DevOps : Set Your Network Data in Motion
Eric Chou
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Abecedario ecológico. La más completa guía de términos ambientales
Néstor Julio Fraume
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Turing y el lenguaje de las máquinas
Francisco Salas Molina, Parolas Languages
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Cómo aprender explicando a otros : El método Feynman
MAURICIO FAU
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Principios de estadística aplicada
Jorge Ortiz Pinilla
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Introducción a los SIG para futuras aplicaciones ambientales
Néstor Alonso Mancipe Muñoz
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Modelamiento ambiental matemático con aplicaciones en R : Ejemplos y ejercicios prácticos
Jorge Eduardo Pachón Quinche
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