| Modelización e inferencia bayesiana | Código: 22.509 : 6 |
- Reto 1: ¿Cuáles son las herramientas de la Estadística Bayesiana?
- Reto 2: Introducción al aprendizaje Bayesiano.
- Reto 3: Cuando las cosas se complican. MCMC al rescate.
- Reto 4: Aplicando que es gerundio.
- Comprender los fundamentos de la probabilidad desde el punto de vista de la estadística Bayesiana.
- Conocer y saber utilizar el teorema de Bayes en cualquier situación.
- Identificar y manejar correctamente los elementos del teorema de Bayes.
- Calcular una distribución a posteriori de forma teórica en cualquier situación de incertidumbre.
- Comprender la metodología de simulación de distribuciones probabilísticas complejas.
- Utilizar el software adecuado para la simulación de distribuciones a posteriori en modelos complejos.
- Redactar correctamente los resultados de un análisis Bayesiano obtenido mediante simulación.
- Aplicar las técnicas Bayesianas a modelos complejos pero comunes en el ámbito de la ciencia de los datos.
- Interpretar los resultados de la ejecución de un proceso de Markov Chain Monte Carlo.
- Identificar correctamente los elementos resultantes de la ejecución de JAGS en modelos lineales y modelos lineales generalizados y como ayudan a la interpretación.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
- Buscar, gestionar y usar la información más adecuada para modelizar problemas concretos y aplicar adecuadamente procedimientos teóricos para su resolución de manera autónoma y creativa.
- Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
- Expresarse de forma escrita de forma adecuada al contexto académico y profesional.
- Utilizar de forma combinada los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación para desarrollar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de los datos.
- Aplicar técnicas específicas de captura, tratamiento y análisis de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.
- Resumir, interpretar, presentar y contrastar de forma crítica los resultados obtenidos utilizando las herramientas de análisis y visualización más adecuadas.
| El entorno estadístico R. Estructura, lenguaje y sintaxis | |
| Primeros pasos en el proceso de aprendizaje bayesiano | |
| Caso práctico del reto 3. MCMC | Web |
| Métodos y elementos en la inferencia bayesiana | |
| Caso práctico del reto 2. Whatsappeando con Poisson | Web |
| Formulario | |
| Caso práctico del reto 4. FC Barcelona-Real Madrid C.F. | Web |
| Modelo normal con media y varianza desconocida: Ejemplo | Audiovisual |
| Cuando la distribución a posterior no es explícita | |
| Modelo normal con media y varianza desconocida: Proceso | Audiovisual |
| Modelo normal con media y varianza desconocida: Motivación | Audiovisual |
El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.
La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material, software o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.
Estas conductas irregulares pueden comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como por ejemplo redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.
Así mismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.
En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:
- Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
- Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto evaluación continua como evaluación final, por medio de una prueba oral o los medios síncronos o asíncronos que establezca la universidad. Estos medios tendrán por objeto verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la autoría; en ningún caso implicarán una segunda evaluación. Si no es posible garantizar la autoría del estudiante, la prueba será calificada con D, en el caso de la evaluación continua, o con un Suspenso, en el caso de la evaluación final.
A estos efectos, la UOC puede exigir al estudiante el uso de un micrófono, una cámara u otras herramientas durante la evaluación; será responsabilidad del estudiante asegurar que tales dispositivos funcionan correctamente.
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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC. |