Introducción a la Estadística Bayesiana

Material de apoyo para el curso Estadística II, diseñado e impartido por el Dr. Arturo Erdely. sites.google.c...

[@germanernestomontoyavargas239]

Excelente explicación, bastante clara y muestra el panorama general. Muchas gracias.

[@sergioalejandrosalinasguem9091]

Uno esperaría que este tipo de contenidos educativos de alta calidad fueran el resultado de una iniciativa institucional de la UNAM, sobre todo considerando que es la casa máxima de estudios de la nación, que es la universidad pública por excelencia y que, entre sus objetivos, está la extensión universitaria, función que -dadas las facilidades actuales que proporcionan plataformas como ésta- debería convertirse en un ambicioso programa institucional que permita acercar la educación superior al mayor número posible de personas. Pero afortunadamente, ante la ausencia de visión institucional, siempre surge algún héroe solitario que pone todo de su parte, muchas veces sin recibir ni siquiera un reconocimiento a cambio. Muchas gracias, Dr. Erdely, por esta aportación a la sociedad mexicana. Es usted un verdadero héroe.

[@ArturoErdely]

Muchas gracias por sus amables palabras.

[@Manu-gp3rq]

Eres genial. Me da gusto encontrar que hay gente que ofrece el conocimiento para aquellos que no disponemos de todo el tiempo o los recursos necesarios para acceder a ello. Excelente aportación!!

[@emmanuelremilien4023]

Gracias Dr. Erdely, empecé a aprender la estadística bayesiana en un seminario con el Dr Humberto Vaquera en el Campus Puebla del Colpos. Me agrada esta linea, ojala que pueda usted seguir compartiendo estos videos. Saludos

[@ramirooscielbustamantearay6240]

Estupendo profesor me encantó su clase . Ahora puedo empezar a desarrollar la parte matemática pero con los conceptos super claros.

[@karlachavez8437]

Estupendo video, fue de gran ayuda para mí!!! Muchas gracias por subirlo.

[@luisona2618]

Muy bien aporte, hace falta gente que comparta dos conocimientos así como lo hace Arturo

[@Alberto-Carreto]

Estás clases son un tesoro escondido de la UNAM

[@cesarrobertopitaparedes8052]

EXCELENTE EXPLICACION. DOMINA EL TEMA Y SABE EXPLICARLO. FELICITACIONES

[@ivanosccocossio4264]

Excelente explicacion, de un tema relevante para machine learning... saludos

[@Luis-ck1vi]

Muy buen video! Muchas gracias

[@alejandrojimenezsosa3006]

Estimado Arturo: aunque la probabilidad de tener cáncer de pulmón, dado que se es fumador en USA parece baja: primero comentarte que depende de la prevalencia, es decir, a población de USA es menos fumadora que en otros paises , por ejemplo, Rusia, China oTimor Oriental. Pero más relevante aún es: 1) la alta letalidad de cáncer de pulmón, y por otra, la asociación con otros cánceres, no solo de pulmón sino de: Sangre (leucemia mielógena aguda) Vejiga Cuello uterino Colon y recto Esófago Riñón y pelvis renal Laringe Hígado Tráquea y bronquios Boca y garganta Páncreas Estómago ... Creo que la asociación entre cáncer (en general, no solo de pulmón) es suficientemente importante como para justificar la toma en consideración del cálculo de la probabilidad bayesiana de tener cáncer (en general) dado que se fuma. por cierto, una probabilidad a tener en cuenta a prori es la de no solo ser fumador activo, sino pasivo. Finalmente decirte que tu video me a parecido instructivo

[@ArturoErdely]

De hecho en el Ejemplo 1 se muestra justamente el importante papel que juega la tasa de prevalencia en el país en cuestión, y en el Ejemplo 2 que mencionas, pues se menciona precisamente que se utilizó en el cálculo la tasa de prevalencia de EE.UU. Gracias por el comentario.

[@otreborsolrac2]

Muy bien explicado profesor, solo una duda, tendr'a los c'odigos con lso que simulo la distribuci'on Bernulli con las 20 muestras?

[@patricio1989]

Muchísimas gracias. La UNAM destaca por este tipo de lecciones. Sólo una duda. En el ejemplo de los fumadores, ¿la interpretación de tener cancer y fumar está condicionada por llegar al hospital?

[@Maricf3]

Buenas tardes. Se recomienda un enfoque bayesiano para tamaños muestrales pequeños?

[@ArturoErdely]

Sí, funciona mejor con muestras pequeñas que el enfoque clásico.

[@leepaulperezcarpena1400]

Muy buena introducción.

[@ArturoErdely]

+lee paul perez carpena Gracias! Saludos.

[@diegos2184]

El sidometro..hahaha..Muy buen video, gracias

[@mauricio271279]

Excelente video, dos consulta, en el ejemplo del Sidómetro, que valor consideró para P(A)? y en la realidad cuál es el grado de efectividad de las pruebas actuales?, muchas gracias.

[@ArturoErdely]

Respecto a la primera pregunta, no es necesario considerar o especificar un valor para P(A) pues por medio de la Regla de Bayes lo único que se requiere de A son probabilidades condicionales, pero puede deducirse mediante P(A)=P(A|B)P(B)+[1-P(A*|B*][1-P(B)] donde A* y B* son los complementos de A y B, respectivamente. Respecto a lo segundo, no sé.

[@mauricio271279]

Gracias por su respuesta.

[@paola4857]

Gracias por la informacion porfavor si podria tocar el punto de lo q es las redes bayesianas

[@guadalupelopez471]

Buenas tardes Dr. , una consulta. Con modelos bayesianos puedo hacer predicciones?, por ejemplo tengo una variable "Colocación" y "recuperación". Para predecir recuperación esta depende de la colocación. O qué modelo me sugiere usar? Agradecería mucho su ayuda, gracias.

[@ArturoErdely]

Una cosa son los modelos y otra el enfoque estadístico (clásico o bayesiano) para realizar predicciones con dichos modelos.

[@manuelgonzalez-uk9gc]

excelente video profesor gracias, tengo una duda con el punto de implementacion computacional que no abordo en este video, y me pregunto si tendra otro video en donde aborde este tema, ya que estoy estudiando justamente eso en este minuto y el programa que utilizo se llama RGui y necesito algo de donde guiarme. saludos cordiales

[@ArturoErdely]

En mi página personal tengo material que utilizo para impartir un curso de introducción a la estadística bayesiana, que incluye entre otras cosas código en R que quizás te sea de utilidad: sites.google.com/site/arturoerdely/bayesian-statistics

[@manuelgonzalez-uk9gc]

muchisimas gracias, excelente material profe!

[@carloszg8398]

23:07 ¿ por que saca que 1 de cada 185 fumadores del dato de 0.0054?

[@ArturoErdely]

Porque 1/185 = 0.0054

[@alexdelacruz3922]

Muy buena explicación, por favor algún libro que me recomiende para iniciar con el tema de Inferencia Bayesiana. Gracias.

[@ArturoErdely]

+Alex De La Cruz drive.google.com/file/d/0B2bCelAlImzINWRIdmlJQ2JXdjQ/view

[@alexdelacruz3922]

Excelente material, ahora lo estoy leyendo, muchas gracias Doctor.

[@crisgarofalo]

@@ArturoErdely Estimado profesor me podria dar acceso al libro? acabe de solicitarle permiso. Exelente material!

[@ArturoErdely]

@@crisgarofalo drive.google.com/file/d/0B2bCelAlImzINWRIdmlJQ2JXdjQ/view?resourcekey=0-z-VLalzwUs3PuSPEkZfT-A

[@lucal7598]

Solo existe estos dos metodos de estudió de datos ...umm es decir me he estado preguntando si el estudio de datos solo es posible frecuentista y este el de Bayes no existe otros metodos ya que estos No son suficientes . o es que simplemente otros eventos son imposibles.

[@ArturoErdely]

Existen otros enfoques menos populares. En el caso paramétrico, por ejemplo, está la estadística fiducial. O bien, los enfoques no paramétricos.

[@lucal7598]

@@ArturoErdely gracias por la respuesta investigare sobre esos métodos.

[@eduardobalderas9908]