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Resumen

1. Introducción.     (Referencias)
2. Familias conjugadas.     (Referencias)
3. La distribución gaussiana.     (Referencias)
1. Programa Matlab para el problema de Behrens y Fisher.
2. Programa Matlab con el muestreo Gibbs para inferencia no conjugada.
   
4. La distribución a priori.     (Referencias)
5. Estimación y contrastes.     (Referencias)
6. Muestras grandes.     (Referencias)
7. Regresión y modelos lineales.     (Referencias)
8. Modelos jerárquicos.     (Referencias)
9. Métodos numéricos I: Integración numérica y métodos Monte Carlo.     (Referencias)
10. Métodos numéricos II: MCMC.     (Referencias)
1. Doodle en Winbugs para eel problema en Meta Análisis
2. Programa
   
3. Datos
4. Valores iniciales
   
11. Modelos lineales dinámicos.     (Referencias)
12. Otros problemas.     (Referencias)

                   

• Enlaces a páginas relacionadas con cada tema del curso     

• Mi página sobre la estadística bayesiana

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Última modificación: 15 de marzo de 2006

michael.wiper@uc3m.es