Matemáticas (plan 1983) 2021-1

Optativas de los Niveles VII y VIII, Estadística Bayesiana

Temario

• Introducción al enfoque Bayesiano.
• Teoría de decisiones.
• De la información a priori a la distribución a priori.
• Fundamento de Inferencia Bayesiana.
• Estimación puntual y por regiones.
• Pruebas de hipótesis.
• Métodos de Monte Carlo basados en Cadenas de Markov.
• Modelos lineales jerárquicos.
• Temas selectos.

Evaluación

• Tareas 50% (4 ó más evaluaciones)
• Proyecto y exposición 50% (1 trabajo)

Clases

• Las clases serán en línea a través de Zoom o Webex, en el horario del curso.
• Se usarán notas de clase en PDF, como guía del curso.
• Se usará la bibliografía recomendada.

Primera reunión Zoom:

https://us02web.zoom.us/j/83579528598?pwd=ZXcrRUtyazluRkg3SUFvR2NweFFLZz09

• ID de reunión: 835 7952 8598
• Código de acceso: gZj9Dd

Bibliografía

• J. Albert. Bayesian Computation with R. Springer, New York, 2nd ed., 2009.
• J.M. Bernardo. Bioestadística: Una Perspectiva Bayesiana. Vicens-Vives, 1981.
• J.M. Bernardo, A.F.M. Smith. Bayesian Theory. John Wiley & Sons, Chichester, 1994.
• C.P. Robert. The Bayesian Choice. Springer-Verlag, New York, 1994.
• C.P. Robert and G. Casella. Introducing Monte Carlo Methods with R. Use R! Springer, 2000.