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Este libro pretende, que su lector usualmente apresurado, tenga a mano un recordatorio de métodos sencillos que le ayuden a tener un órden de magnitud de algunos problemas estructurales. Por tanto, se garantiza una aproximación al fenómeno, no un resultado exacto del mismo. Una aproximación en la que el tiempo gastado es cincuenta veces menor que el utilizado en hacer un número más exacto, a cambio de admitir una pequeña desviación del resultado, siempre del lado de la seguridad.
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Bayesian Regression Modeling with INLA by Xiaofeng Wang, Yu Yue Ryan, Julian J. Faraway This book addresses the applications of extensively used regression models under a Bayesian framework. It emphasizes efficient Bayesian inference through integrated nested Laplace approximations (INLA) and real data analysis using R. The INLA method directly computes very accurate approximations to the posterior marginal distributions and is a promising alternative to Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, which come with a range of issues that impede practical use of Bayesian models.
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