Un clasificador bayesiano es un clasificador basado en la aplicación del teorema de Bayes. El clasificador bayesiano requiere conocimiento de las probabilidades...
El aprendizaje bayesiano es un método computacional de aprendizaje basado en el cálculo de probabilidades, que puede proporcionar predicciones probabilísticas e...
En las estadísticas bayesianas, un hiperparámetro es un parámetro de distribución de probabilidad a priori; el término se usa para distinguir de los parámetros ...
Una red bayesiana (BN) es un modelo gráfico probabilístico que representa un conjunto de variables estocásticas con sus dependencias condicionales mediante el u...
En Game Theory, un juego bayesiano es un juego en el que la información de los jugadores sobre las características de otros jugadores (por ejemplo, sus pagos) e...
En el contexto de la teoría de la probabilidad y sus aplicaciones, La regla de Bayes conecta las disparidades del evento
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En teoría de juegos, un juego Bayesiano es un juego en el que la información de los jugadores sobre las características de otros jugadores (por ejemplo, sus pag...
El algoritmo metropolis - Hastings es un método MCMC utilizado para generar valores
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El teorema de Cox (llamado así por el físico y estadístico Richard Threlkeld Cox) es una derivación de las leyes de la probabilidad a partir de un cierto conjun...
En la estadística Bayesiana, la probabilidad a posteriori de un evento aleatorio o una proposición incierta, es la probabilidad condicional que se asigna despué...
La fórmula de Essen-Möller es una fórmula estadística utilizada para calcular la probabilidad de paternidad. Este, basado en el teorema de Bayes, nos permite es...
En Estadística Bayesiana, un intervalo de credibilidad (o intervalo de confianza Bayesiano) es un intervalo en el dominio de la distribución de probabilidad a p...
En Estadística, el uso del factor Bayes es una alternativa Bayesiana a la prueba de hipótesis clásica. La comparación bayesiana de modelos es un método de elecc...
Los métodos de Monte Carlo basados en cadenas de Markov (MCMC) son una clase de algoritmos para el muestreo de distribuciones de probabilidad basadas en la cons...
En el contexto de la inferencia en la estadística bayesiana, una distribución de probabilidad es conocida a priori, a menudo incluso distribución previa, una ca...
La estadística bayesiana es un subcampo de Estadística en el que la evidencia sobre un verdadero estado del mundo se expresa en términos de grados de credibilid...
En el contexto de la teoría de probabilidad Bayesiana, si las distribuciones a posteriori p (θ| x) están en la misma familia que la distribución a priori p (θ),...
En la estadística Bayesiana, una estimación de la probabilidad máxima a posteriori, o brevemente máxima a posteriori, MAP (de probabilidad máxima a posteriori),...
La inferencia bayesiana es una aproximación a la inferencia estadística en la que las probabilidades no se interpretan como frecuencias, proporciones o concepto...
La probabilidad de lo bayesiano es una interpretación del concepto de probabilidad, en la que, en lugar de frecuencia o propensión de algún fenómeno, la probabi...
En teoría de estimación y teoría de decisión, un estimador de Bayes, o acción de Bayes, es un estimador o regla de decisión que minimiza el valor esperado de la...
El teorema de Bayes (también conocido como fórmula de Bayes o teorema de probabilidad de causa), propuesto por Thomas Bayes (1702 - 1761), deriva de dos teorema...