Pessoal, eu atualizei os conteúdos da disciplina de Mestrado e Doutorado aqui da UNINOVE de Estatística Bayesiana. O conteúdo é todo opensource com código no GitHub e com licença Creative Commons.
O público-alvo são futuros pesquisadores e analistas de dados da área de ciências sociais que já conhecem um pouco sobre Estatística e as principais técnicas (em especial já tem uma intuição bem simples do que é regressão linear e modelos lineares generalizados - famosas lm()
e glm()
do R).
Como ferramentas, uso o rstanarm
e o brms
pela facilidade de definir modelos com a sintaxe de fórmulas y ~ x1 + x2 ...
.
Espero que gostem e que possam aprender. Fiz da maneira que eu gostaria de ter sido apresentado quando comecei a aprender sobre Estatística Bayesiana. Com uma linguagem simples e direta focada na intuição por trás do modelo e não tanto em formalismo matemático.