Los métodos bayesianos se basan en hallazgos de investigaciones previas y los combinan con datos de muestra para analizar problemas y modificar hipótesis existentes. Los cálculos suelen ser extremadamente complejos, y muchos solo son posibles gracias a los recientes avances en la tecnología informática. Como resultado, los métodos bayesianos han ganado mayor aceptación y se aplican en numerosas disciplinas científicas, como la estadística aplicada, la investigación en salud pública, la medicina, las ciencias sociales y la economía. El libro "Modelado estadístico bayesiano" ofrece una visión general accesible de las aplicaciones de modelado desde una perspectiva bayesiana.
* Proporciona una presentación integrada de teoría, ejemplos y algoritmos informáticos
* Examina el ajuste de modelos en la práctica utilizando principios bayesianos
* Presenta una amplia gama de metodologías y técnicas de modelado
* Cubre innovaciones recientes en modelado bayesiano, incluidos los métodos de Monte Carlo de cadena de Markov
* Incluye amplias aplicaciones a las ciencias sociales y de la salud
* Presenta una colección completa de casi 200 ejemplos resueltos
* Los ejemplos de datos y el código informático en WinBUGS están disponibles a través de ftp
Si bien proporciona una visión general del modelado bayesiano, el autor pone énfasis en los principios de selección de priors, identificación de modelos e interpretación de hallazgos, en una variedad de innovaciones de modelado, centrándose en su implementación con datos reales, con consejos sobre opciones y estrategias de computación apropiadas.
Los investigadores en estadística aplicada, ciencias médicas, salud pública y ciencias sociales se beneficiarán enormemente de los ejemplos y aplicaciones presentados. El libro también será atractivo para estudiantes de posgrado de estadística aplicada, análisis de datos y métodos bayesianos, y proporcionará una buena fuente de referencia tanto para investigadores como para estudiantes.
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