Estadística Bayesiana Aplicada - Penguins y Iris

Resumen

Este trabajo aplica la inferencia bayesiana al análisis de datos, consolidando una comprensión integral de su flujo de trabajo. Se implementan y comparan modelos bayesianos no jerárquicos y jerárquicos, junto con Modelos Lineales Generalizados (GLM) y modelos de mezcla finita, utilizando análisis exploratorio de datos y evaluación de capacidad predictiva. Se emplean los conjuntos de datos Iris y de pingüinos para caracterizar especies florales y explorar relaciones biológicas. La comparación de modelos en el dataset Iris reveló distribuciones posteriores casi idénticas para enfoques no jerárquicos y jerárquicos. Esto se atribuye a la suficiencia de datos por especie y a la clara separación entre grupos, haciendo innecesaria la contracción hacia una media global. El estudio enfatiza la justificación, comparación de desempeño y comunicación de resultados de los modelos.