Un buen libro para leer/referencia para que la historia es "La Teoría de Que No Iba a Morir".
Para el ejemplo me gustaría empezar con algo que puede ser hecho de cualquier manera, un conjunto de datos comunes que un frecuentista iba a hacer una simple prueba t y el intervalo de confianza, a continuación, mostrar cómo se podría analizar los mismos datos/pregunta utilizando un enfoque Bayesiano. Mostrar que para difusa de los priores de los 2 métodos dan prácticamente los mismos resultados. Entonces hablar de cuando usar cada uno, para el caso sencillo en el enfoque frecuentista es rápido y fácil, pero el caso Bayesiano permitiría el uso de información previa. Entonces, tal vez mostrar algunos otros ejemplos que pueden hacerse de cualquier manera, pero el enfoque Bayesiano tiene ventajas, tal vez pensar en la regresión lineal y mostrar (o brevemente señalar) que las laderas puede calcularse de modo que usted puede constuct intervalos de cualquier manera, pero ¿qué pasa si usted sabe las pendientes son todos no negativos (o desea limitar que de todos modos). Que se puede hacer mediante frecuentista métodos, pero lleva más trabajo y es menos claro cómo construir los intervalos de confianza. Un enfoque Bayesiano es simplemente el uso de los priores en las laderas que son 0 para valores negativos. Entonces tal vez termine con un ejemplo más complejo, donde un enfoque Bayesiano realmente brilla.
