Este repositorio contiene una introducción a la estadística Bayesiana usando Python. Este material es trabajo en progreso pero es en general usable.
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Versión estática: Al hacer click en los archivos que se muestran arriba (los que empiezan con 01_, 02_, 03_, etc) podrás leer una versión estática del material. Es decir podrás ver el texto y las figuras pero no podrás modificarlos, ni interactuar con el material.
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Versión interactiva online. Al hacer click acá podrás correr una versión online.
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Versión interactiva local. También es posible descargar el material y ejecutarlo en tu propia computadora. Para ello has click acá y sigue las instrucciones de la próxima sección (Instalación).
Para usar este material es necesario tener instalado Python. Se recomienda la versión 3.6 o superior. Además es necesario instalar los siguientes paquetes:
- PyMC3 3.5
- NumPy 1.15
- SciPy 1.1
- Matplotlib 2.2.2
- Ipython 6.5
- Jupyter 1.0.0
- seaborn 0.9
- ArviZ 0.1
Se recomienda instalar primero Anaconda. Luego instalar el resto de los paquetes con los comandos:
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conda install -c conda-forge pymc3 jupyter ipython seaborn -
pip install git+git://github.com/arviz-devs/arviz.git
Todo el contenido de este repositorio es abierto, esto quiere decir que cualquier persona interesada puede contribuir al mismo. 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 Github, es decir los cambios deberán ser hechos en forma de pull requests y los problemas/bugs deberán reportarse como Issues.
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Statistical Rethinking de Richard McElreath
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Doing Bayesian Data Analysis (2 edición) de John Kruschke
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Data Analysis: A Bayesian Tutorial de Devinderjit Sivia & John Skilling
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Bayesian Data Analysis de Andrew Gelman y otros.
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Material online con tópicos Bayesianos:
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Las plantillas utilizadas para generar los diagramas de Kruschke, fueron creadas por Rasmus Bååth's