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Introducción a la Estadística Bayesiana y Análisis de Datos

Estadística Bayesiana y análisis de datos

Este repositorio contiene una introducción a la estadística Bayesiana usando Python. Este material es trabajo en progreso pero es en general usable.

Temas

• Introducción a estadística Breve rápida introducción a algunos de los conceptos centrales en estadística, tipos de variables, análisis exploratorio de datos, distribuciones de probabilidad, correlación, etc.

• Teorema de Bayes e introducción a la inferencia Bayesiana

• Programación probabilística usando PyMC3

• Modelos multiparamétricos y modelado jerárquico

• Regresión lineal simple

• Regresión lineal múltiple

• BEST (t-test bayesiano) y "ANOVA" Bayesiano

• Regresión logística (TODO)

• Modelos de mezcla (TODO)

• Selección de modelos

• Métodos de remuestro (frecuentistas) (TODO)

Instalación

Para usar este material es necesario tener instalado Python (se recomienda la versión 3.5 o superior, aunque es posible que corra con Python 2.7 con ligeras modificaciones). Además es necesario instalar los siguientes paquetes:

Las notebooks fueron creadas en una computadora x86_64 corriendo Ubuntu 16.10 y usando las siguientes librerías de Python:

• Jupyter 5.0
• PyMC3 3.0
• NumPy 1.11.2
• SciPy 0.18.1
• Matplotlib 1.5.3
• Seaborn 0.7.1

Para los usuarios de Windows/Mac Os X se recomienda instalar Python y todas las librerías requeridas vía Anaconda. Para los usuarios de Linux se recomienda Anaconda o pip, ya que los gestores de paquetes suelen tener versiones algo viejas de estas librerías.

Contribuciones

Todo el contenido de este repositorio es abierto, esto quiere decir que cualquier persona interesada puede contribuir a el. Todas las contribuciones serán bien recibidas incluyendo

• Correcciones ortográficas
• Nuevas figuras
• Correcciones en el código Python, incluidas mejoras de estilo
• Mejores ejemplos
• Mejores explicaciones
• Correcciones de errores conceptuales

La forma de contribuir es vía la interfaz de Github, es decir los cambios deberán ser hechos en forma de pull requests y los problemas/bugs deberán reportarse como Issues.