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Librerías de R para Estadística Bayesiana
Se presenta una recopilación de las principales librerías de R aplicadas a la Estadística Bayesiana, con ejemplos prácticos y comparaciones de uso. Su objetivo es ofrecer a investigadores, estudiantes y profesionales una guía clara, moderna y de alto impacto para introducirse en el análisis bayesiano con R.
Manipulación y visualización de datos
El objetivo de esta publicación es mostrar el uso de la librería "tidyverse" para la manipulación de datos (transformación, agrupación, pivoteo, etc). Después de la manipulación se procederá a visualizar la información usando la librería "ggplot2". Todo este análisis estará acompañado de su respectiva aplicación usando datos reales.
Estimación por Máxima Verosimilitud (EMV)
El objetivo de este tutorial es explicar el procedimiento para obtener el estimador máximo verosímil, ya sea de manera matemática o de manera computacional usando la función "optim" del R.
Estimación de Parámetros en una Regresión Lineal Bayesiana
En esta publicación se muestra como se estiman los parámetros de un modelo de Regresión Lineal Normal Bayesiana mediante el algoritmo de Metropolis-Hastings, también conocido como uno de los Métodos de Cadenas de Markov de Montecarlo (MCMC)
Regresión lineal bajo el enfoque Bayesiano
En el presente notebook se realiza un aplicación de la regresión lineal bayesiana y también se procede a detallar los principales indicadores para la correcta interpretación de los parámetros.
Herramientas del R para Estadística Bayesiana
El objetivo de esta publicación es presentar y explicar las librerías del R y los programas más utilizados para la estimación bayesiana. Se publicará constantemente nuevas herramientas y se mostrará ejemplos sobre como usar estas herramientas.
Población del Perú por departamentos
El siguiente mapa muestra la población total por departamento y región natural. Los datos fueron obtenidos del INEI.
Porcentaje de Anemia en el Perú, 2018
El siguiente mapa muestra el porcentaje de anemia en niños de 6 a 35 meses de edad por departamento. Los datos provienen de la ENDES 2018.
Mapa de calor del Covid-19
En el presente gráfico se muestra el número de casos confirmados, recuperados y fallecidos a nivel mundial. Para este propósito se usó el paquete "coronavirus" del R, desarrollado por Rami Krispin, un científico de datos de Estados Unidos. Este paquete es muy práctico porque carga los datos de la Universidad John Hopkins.