[R-es] Lógica Bayesiana con R

[Xavier Fernández i Marín]

Fernando Arce vas escriure el dia dt, 15 mar 2016:

>  Para mi la manera mas sencilla y elegante (entrecomillado) es via jags o
>  bugs, usando su pseudocodigo para escribir el modelo y llamarlo desde R.
>  Programar en R es muy complicado a veces y mas si quieres hacer mcmc.
>  Depende de que quieras hacer hay muchos libros, pero tendras que ser mas
>  especifica en los analisis o tenas que trabajas.SaludosFer

Hola Milagros,

Coincido con Fernando que para cosas "serias" y para sacarle todo el
provecho a la lógica Bayesiana lo mejor es JAGS/Bugs o Stan (vía los
paquetes que los enlazan con R). No obstante, si lo que quieres es hacer
funcionar modelos "estándar" bajo una lógica MCMC, el más adecuado es
MCMCpack. Los resultados de MCMCpack, además, se pueden pasar a todos los
paquetes que entienden listas MCMC en R para comprobar la convergencia y la
interpretación, como por ejemplo coda, boa y (disculpas por la
propaganda) ggmcmc.

 
> On Tuesday, March 15, 2016, 19:23, Milagros Camacho <mila.camachobellido en gmail.com> wrote:
> 
> Hola, buenas a todos:
> 
> 
> Me dispongo a empezar un proyecto con logística bayesiana y sé que hay 
> varios paquetes que puedo utilizar, arm, Bayelogit y MCMCpack. Me 
> preguntaba si alguien tiene experiencia con éstos paquetes y me pueda 
> decir cuál de ellos es mejor.
> 
> Además de esto quería saber si sabíais alguna bibliografía para 
> informarme mejor sobre lógica bayesiana, tengo algunas referencias, pero 
> no tengo experiencia y seguro que existe alguna que sea mejor.
> 
> 
> Un saludo y gracias de antemano,
> 
> Milagros Camacho Bellido.
> 
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-  Xavier  -
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