Curso introducción a la inferencia Bayesiana y MCMC

 

Introducción a la inferencia Bayesiana y MCMC.pdf

 

 

 

 

Docentes responsables:

Ing. Agr. Dr. Mario Lema- Investigador Adjunto INIA Treinta y Tres - Integración del Colegio de Posgrados

Ing. Agr. PhD Olga Ravagnolo- Investigador Principal INIA Treinta y Tres- Integración del Colegio de Posgrados Categoría 3 – CAP

 

Otros Docentes participantes
Dr Agustín Blasco- Professor of Animal Breeding and Genetics- Head of the Institute for Animal Science and Technology- Universitat Politècnica de València- Valencia, España

 

Docentes colaboradores:
Diego Gimeno- Investigador SUL – Docente FAgro- Institución y país: SUL, Uruguay- Integración del Colegio de Posgrados

 

Objetivos Generales:
Generar bases teóricas y prácticas para la utilización de la inferencia bayesiana en
análisis de experimentos en producción animal

 

Objetivos Específicos:


Unidades Temáticas

  • 1. ¿ Verdaderamente entendemos la estadística clásica ?
  • 2. La opción Bayesiana
  • 3. Distribuciones posteriores
  • 4. MCMC Lab: Software for MCMC analyses
    Práctica : Programas para análisis MCMC
  • 5. El modelo más simple - The “Baby Model”
  • 6. El modelo y=Xb+e
    Práctica: Programas para análisis MCMC
  • 7. El modelo y=Xb+Zu+e
  • 8. Un resumen de las posibilidades de la inferencia Bayesiana + MCM, incluyendo una introducción a la
    selección genómica y al alfabeto Bayesiano (Bayes-A, Bayes-B, Bayes-C)
    Práctica: Programas para análisis MCMC
  • 9. Información previa (prior).
  • 10. Selección de modelo
    Práctica: Programas para análisis MCMC

Metodología

Presentación de clases teóricas y trabajos prácticos bajo la modalidad de talleres de trabajo y discusión.
Ejercicios con programas de software (libres) para evaluaciones genéticas y estimación de parámetros.

 

 

Visto: 171 Última actualización: Miércoles, 09 Noviembre 2022