Estimación de Parámetros Bayesianos y MCMC para Ingenieros

En la ingeniería y las ciencias físicas, ajustar modelos matemáticos a datos del mundo real requiere algo más que encontrar una simple línea de mejor ajuste. Para hacer predicciones confiables, necesitas comprender la incertidumbre detrás de tus parámetros. Este curso exclusivo de lectura te guía desde los conceptos fundamentales de probabilidad hasta la implementación de una estimación robusta de parámetros Bayesianos utilizando algoritmos de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), permitiéndote pasar de simples estimaciones puntuales a distribuciones de probabilidad completas. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de la estadística Bayesiana, las distribuciones a priori y las funciones de verosimilitud. - Implementar el algoritmo de Metropolis-Hastings desde cero para muestrear espacios de probabilidad complejos. - Analizar diagnósticos de convergencia de MCMC, incluida la autocorrelación y métricas modernas como R-hat. - Aplicar técnicas de estimación de parámetros a modelos de ingeniería y ciencias físicas. - Predecir el comportamiento del sistema con intervalos de incertidumbre cuantificados en lugar de pronósticos de un solo punto. - Estructurar tu código numérico utilizando las mejores prácticas de programación modernas para la computación científica limpia y reproducible. Este curso comienza con la terminología clave, conceptos básicos de probabilidad y definiciones fundamentales antes de guiarte a través del diseño de algoritmos MCMC, controles de diagnóstico y escenarios de aplicación práctica. Está diseñado para ingenieros, científicos y analistas de datos que buscan una introducción sólida y basada en código a la estimación Bayesiana sin necesidad de un título avanzado en estadística. Comienza a leer hoy para dominar los fundamentos de la estimación de parámetros Bayesianos.