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Hoy voy a mostrar un tipo de regresión lineal simple basada en la estadística bayesiana, es decir ,en el conocido Teorema de Bayes.
La principal diferencia entre la regresión clásica y la bayesiana es que la bayesiana calcula los parámetros como si fueran variables aleatorias .
A diferencia de la estadística clásica que usa métodos de inferencia tradicionales, el enfoque bayesiano que incorpora al análisis estadístico el conocimiento de expertos sobre el tema en cuestión, de forma que combinamos los datos de los que disponemos con nuestras creencias subjetivas sobre un determinado fenómeno.
En el siguiente tutorial tienes un ejemplo. Más abajo puedes copiar el código que he creado en el vídeo
CÓDIGO EN R DEL VÍDEO
#Estadística Bayesiana
# Basada en el teorema de bayes
# no MCO
# tiene en cuenta los datos y las creencias de base
# simulaciones de MC se basan en ella
#install.packages(«quantmod»)
library(quantmod)
#install.packages(«tseries»)
library(tseries)
#Regresion Bayesiana
#Ejemplo 1:
#install.packages(«MCMCpack»)
library(MCMCpack)
tabla <- list(X=c(-40,-21,0,12,2,8), Y=c(4,33,30,3,5,9))
bayes <- MCMCregress(Y~X, data=tabla)
summary(bayes)
plot(bayes)
bayes_clasica <- lm(Y~X,data=tabla)
summary(bayes_clasica)
getSymbols(«AUDNZD=X»,src=»yahoo»,from = «2017-02-18»)
getSymbols(«AUDUSD=X»,src=»yahoo»,from = «2017-02-18»)
AUDNZD= `AUDNZD=X`[,4]
AUDUSD= `AUDUSD=X`[,4]
X=as.numeric(AUDNZD)
Y=as.numeric(AUDUSD)
bayes <- MCMCregress(Y~X)
summary(bayes)
plot(bayes)
bayes_clasica <- lm(Y~X)
summary(bayes_clasica)
#### regresion linea simple bayesiana
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