Estoy intentando ponerme al día en estadística bayesiana. Tengo un poco de experiencia en estadística (STAT 101) pero no demasiada - creo que puedo entender a priori, a posteriori, y la probabilidad :D.
No quiero leer un libro de texto bayesiano todavía. Prefiero leer de una fuente (preferiblemente un sitio web) que me ponga al día rápidamente. Algo como este pero eso tiene más detalles.
¿Algún consejo?
Aquí tienes un punto de partida:
ftp://selab.janelia.org/pub/publications/Eddy-ATG3/Eddy-ATG3-reprint.pdf
http://blog.oscarbonilla.com/2009/05/visualizing-bayes-theorem/
http://yudkowsky.net/rational/bayes
http://www.math.umass.edu/~lavine/whatisbayes.pdf
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference
Me pregunto si alguien más se ha dado cuenta de que los valores de la parte superior de la página 2 del 4º enlace (whatisbayes.pdf) están un poco más lejos que un simple error de redondeo. Estoy recibiendo alrededor de 0,040, 0,097, 0,138, 0,139.
El primer enlace no parece abrirse en Safari o Firefox en la red de mi escuela, así que intenté buscar una alternativa. El artículo se titula "What is Bayesian statistics?", de Sean R Eddy. Aquí hay otro enlace que funcionó para mí: eddylab.org/publications/Eddy-ATG3/Eddy-ATG3-reprint.pdf
Si quieres probar a aprender con ejemplos, puede que te interese " Cálculo bayesiano en R "por Jim Albert.
Su paquete R relacionado se llama LearnBayes.
Un poco más de profundidad:
http://math.tut.fi/~piche/bayes/notas01.pdf cubre el teorema de Bayes
http://www-personal.une.edu.au/~jvanderw/Introducción_a_la_estadística_bayesiana1.pdf son más sobre aplicaciones estadísticas
No se trata de tutoriales completos sobre estadística bayesiana, sino de explicaciones aisladas de conceptos individuales que me gustan. Sólo pensé en añadirlos por si te sirven de ayuda.
He escrito un post sobre Introducción a JAGS para la modelización bayesiana . Si quieres empezar rápidamente, jugar con alguna variante de BUGS, como JAGS, es una forma práctica de empezar.
Citando el resumen de el puesto
Esta entrada ofrece enlaces a varios recursos para empezar a trabajar con Se discute: (1) qué es JAGS; (2) por qué podría querer realizar un modelo bayesiano utilizando JAGS; (3) cómo instalar JAGS; (4) dónde encontrar más información sobre JAGS; (5) dónde encontrar ejemplos de scripts de JAGS en acción; (6) dónde hacer preguntas; y (7) algunas aplicaciones psicológicas interesantes de de los modelos bayesianos.
En particular, puede resultarle útil estudiar algunos de los scripts de ejemplo mencionados en el post.
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