Por medio de este documento se expone la aplicación de modelos de regresión lineal con un enfoque Bayesiano, es decir asumiendo que los parámetros del modelo no corresponden a estimaciones puntuales sino a distribuciones de probabilidad como tal. Además, se hace alusión también a la aplicación en R respecto a la selección de modelos Bayesianos.

En este documento se ejemplifica la realización de árboles de regresión y clasificación haciendo uso de la librería tree. Los ejemplos aquí mostrados no son de nuestra autoría, sino que están basados en análisis hechos por Joaquín Amat Rodrigo y João Neto.

En este documento se describen algunas de las funcionalidades del paquete dirichletprocess, el cual permite realizar análisis bayesiano no paramétrico haciendo uso de procesos Dirichlet, lo que implica que los usuarios de R no tienen que crear sus propios algoritmos sino que pueden utilizar estas funcionalidades genéricas. Los autores de este reciente paquete en R son Gordon J. Ross y Dean Markwick. Para información más detallada visitar https://cran.r-project.org/web/packages/dirichletprocess/vignettes/dirichletprocess.pdf.