Este repositorio contiene una introducción a la estadística Bayesiana usando Python. Este material es trabajo en progreso pero es en general usable.
Los siguientes capítulos ya están disponibles:
- Introducción a estadística
- Teorema de Bayes e introducción a la inferencia Bayesiana
- Programación probabilística usando PyMC3
- Modelos multiparamétricos y modelado jerárquico
- Regresión lineal simple
Los siguientes capítulos todavía no están disponibles:
- Regresión lineal múltiple
- BEST (t-test bayesiano) y "ANOVA" Bayesiano
- Regresión logística
- Modelos de mezcla
- Selección de modelos
- Procesos Gaussianos
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 5.3.0
- PyMC3 3.0
- NumPy 1.12.1
- SciPy 0.19.0
- Matplotlib 2.0.2
- Seaborn 0.7.1
Se recomienda instalar Python y todas las librerías requeridas vía Anaconda.
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 Github, es decir los cambios deberán ser hechos en forma de pull requests y los problemas/bugs deberán reportarse como Issues. Cualquier duda también podés chatear con nosotros.