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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Calibración Bayesiana

Método de calibración que utiliza la inferencia bayesiana para estimar los parámetros del modelo integrando conocimientos previos y datos observados cuantificando la incertidumbre.

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Función de Verosimilitud

Función que mide la probabilidad de observar los datos dados valores específicos de los parámetros del modelo, esencial para la inferencia bayesiana.

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Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC)

Clase de algoritmos de muestreo que permiten generar muestras de distribuciones complejas para aproximar las distribuciones posteriores en calibración bayesiana.

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Intervalo de Credibilidad

Intervalo de probabilidad que contiene una proporción especificada de la distribución posterior de un parámetro, equivalente bayesiano del intervalo de confianza.

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Modelo Bayesiano Jerárquico

Estructura de modelo bayesiano con múltiples niveles de parámetros donde los hiperparámetros gobiernan las distribuciones de los parámetros de nivel inferior.

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Distribución Predictiva Posterior

Distribución de predicciones futuras que integra la incertidumbre sobre los parámetros ponderando las predicciones por la distribución posterior.

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Prior Conjugado

Distribución a priori elegida para pertenecer a la misma familia que la distribución posterior, simplificando matemáticamente la inferencia bayesiana.

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Factor de Bayes

Razón de verosimilitudes marginales que permite comparar cuantitativamente diferentes modelos bayesianos para la selección y validación.

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Monte Carlo Hamiltoniano

Algoritmo MCMC avanzado que utiliza la mecánica hamiltoniana para explorar eficientemente el espacio de parámetros en modelos bayesianos complejos.

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Verificación Predictiva Posterior

Método de validación diagnóstica que compara los datos observados con las predicciones simuladas desde la distribución posterior para evaluar la adecuación del modelo.

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Promedio de Modelos Bayesianos

Enfoque que combina las predicciones de múltiples modelos ponderados por sus probabilidades posteriores para reducir la incertidumbre del modelo.

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Distribución Predictiva Prior

Distribución de predicciones basada únicamente en las distribuciones previas de los parámetros, utilizada para verificar la coherencia del conocimiento inicial.

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