Manual de Estadística Bayesiana
Con R y Stan
0.1 Presentación
Este manual introduce la estadística bayesiana desde sus fundamentos hasta los modelos de regresión, con ejemplos aplicados a datos de salud y con R como herramienta de cálculo. Está pensado para estudiantes y profesionales de ciencias de la salud y de otras disciplinas que quieran entender y aplicar el razonamiento bayesiano.
El objetivo no es memorizar fórmulas, sino comprender cómo se actualiza el conocimiento sobre un fenómeno a partir de los datos, y saber interpretar las distribuciones de probabilidad que resultan de ello.
0.2 Contenido del manual
- Capítulo 1. Repaso de probabilidad: probabilidad, frecuencias, distribuciones y simulación de muestras aleatorias.
- Capítulo 2. Fundamentos de la estadística bayesiana: por qué pensar en bayesiano, probabilidad condicionada, el teorema de Bayes, priors, verosimilitud y posterior, y pruebas diagnósticas.
- Capítulo 3. Regla de Bayes: distribuciones a priori, funciones de verosimilitud y distribuciones a posteriori. Distribuciones conjugadas.
- Capítulo 4. Inferencia bayesiana: estimación de parámetros, intervalos de credibilidad, contraste de hipótesis y predicciones.
- Capítulo 5. Regresión bayesiana: modelos de regresión lineales y no lineales, evaluación de modelos y predicciones.
0.3 Requisitos
Los ejemplos se han escrito con R. Para reproducir el código de los capítulos de regresión e inferencia son necesarios, entre otros, los paquetes tidyverse, rstanarm, tidybayes, bayesplot y loo.
0.4 Licencia
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