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Análisis Bayesiano de datos con RStan

El análisis bayesiano de datos ahora es bastante común en el trabajo aplicado. Su uso se lo ve incluso en revistas no estadísticas aunque es lo suficientemente reciente como para que muchos investigadores sientan que deben usar la palabra “Bayesiano” en los títulos de sus investigaciones.

Quizá una de las razones para considerar el enfoque bayesiano como “reciente”, aunque su teoría se desarrolló en los siglos 18 y 19, recae en el hecho de que este enfoque requiere de un gran poder computacional que se ha venido desarrollando últimamente, tal es el caso del lenguaje Stan que junto a R permiten desarrollar análisis avanzados de datos con enfoque bayesiano de una manera mas rápida y efectiva. En este curso se revisará los conceptos fundamentales de la teoría bayesiana y se resolverá varios modelos aplicados utilizando el lenguaje Stan y su interface RStan.

-[ Capacitador ]-

David Vivas

Es Ingeniero Mecánico de la Escuela Politécnica Nacional y Máster en Matemáticas aplicadas por la Universidad San Francisco de Quito, ha trabajado como docente del área matemática y estadística en varias universidades de la capital y como consultor estadístico independiente en temas relacionados a la educación inclusiva y al análisis de datos de votos en elecciones. Sus principales campos de interés son la ciencia de datos, econometría, educación, eficiencia de procesos industriales.

Ha desarrollado programas y mallas académicas para pregrado y posgrado, además de elaborar instrumentos de evaluación del aprendizaje y evaluación integral docente. Ha dirigido tesis de pregrado y posgrado tanto para universidades en Ecuador como en Colombia, con lo cuál le ha permitido realizar publicaciones indexadas a Scopus y Latindex en los campos de Medicina, Odontología, Economía, Ingeniería y Finanzas.

En la parte privada, es consultor en el campo de investigación por muestreo, diseño y análisis de experimentos, medición del riesgo financiero, valoración de empresas, y validación de instrumentos de medición y metodologías para el levantamiento de datos.


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Octubre 26 a noviembre 10

Lunes a viernes: 19:00 a 21:00
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