Métodos numéricos para el análisis bayesiano
| dc.contributor.author | Mendiolar, Manuela | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-22T16:06:21Z | |
| dc.date.available | 2025-07-22T16:06:21Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | En el Análisis Bayesiano además de utilizar la información proporcionada por los datos podemos incorporar conocimiento a priori acerca de los parámetros que deseamos estimar. Por otra parte, la determinación de la distribución a posteriori en general implica cálculos complejos, computacionalmente intensivos. El objetivo de este informe es presentar una serie de métodos numéricos que pueden emplearse en el Análisis Bayesiano como: Aproximación por grilla ( Grid Approximation), Aproximación Cuadrática (Quadratic Approximation); el Algoritmo SIR (Sampling lmportance Resampling Algorithm), y algunos de los Métodos de Monte Cario con Cadenas de Markov MCMC (Markov Chain Monte Cario) más utilizados. El informe contiene varios ejemplos en lenguaje R, a través de los cuales el usuario verá que fácilmente puede programar sus propios métodos para los distintos modelos que desee ajustar. | |
| dc.identifier.citation | Mendiolar, M. (2018). Métodos numéricos para el análisis bayesiano (Informe de Campaña, No. 142). Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP) | |
| dc.identifier.uri | https://marabierto.inidep.edu.ar/handle/inidep/3900 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP) | |
| dc.relation.ispartofseries | Informe de Asesoramiento y Transferencia; 142 | |
| dc.title | Métodos numéricos para el análisis bayesiano | |
| dc.type | Technical Report |