Estadística Bayesiana y Modelado MCMC

Cuando los datos del mundo real se vuelven demasiado complejos para soluciones analíticas simples, la estadística bayesiana se basa en potentes algoritmos computacionales para encontrar respuestas. Comprender cómo construir y ajustar estos modelos sofisticados es esencial para el análisis de datos moderno y la toma de decisiones. Este curso basado en texto te guía desde los conceptos fundamentales de probabilidad hasta el modelado computacional avanzado. Aprenderás a pasar de modelos conjugados simples a enfoques flexibles basados en simulación, lo que te dará las habilidades para resolver problemas estadísticos complejos utilizando técnicas de cadena de Markov Monte Carlo (MCMC). Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de la inferencia bayesiana, las distribuciones a priori y la estimación a posteriori. - Configurar e implementar algoritmos de cadena de Markov Monte Carlo (MCMC), incluyendo Metropolis-Hastings y muestreo de Gibbs. - Construir modelos jerárquicos y lineales generalizados para analizar conjuntos de datos estructurados del mundo real. - Evaluar la convergencia y el rendimiento del modelo utilizando herramientas de diagnóstico modernas y gráficos de trazas. - Aplicar conceptos modernos de programación probabilística para escribir código estadístico limpio y reproducible. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos matemáticos de la inferencia bayesiana antes de pasar paso a paso a las técnicas de simulación. Leerás explicaciones claras, estudiarás fragmentos de código ilustrativos y trabajarás a través de escenarios prácticos para construir un conjunto de herramientas estadísticas robusto. Este curso está diseñado para principiantes que buscan expandir sus capacidades estadísticas; no se requiere experiencia previa con MCMC o modelado bayesiano avanzado. Comienza a explorar el poder del análisis bayesiano basado en simulación hoy mismo.