Descripción
RESEAUX BAYESIENS AVEC R
Resumen del libro
Este libro ofrece una introducción completa y práctica a los redes bayesianos, combinando teoría y aplicación con el lenguaje estadístico R. A través de ejemplos progresivos, el lector aprenderá a construir, estimar e interpretar modelos para variables discretas, gaussianas y mixtas. La obra está diseñada para que investigadores, ingenieros y estudiantes de matemáticas aplicadas puedan reproducir los análisis con sus propios datos, apoyándose en ejercicios resueltos y casos reales detallados. Un manual riguroso que convierte conceptos complejos en herramientas accesibles.
¿De qué trata?
La obra guía al lector desde los fundamentos hasta la aplicación avanzada de los redes bayesianos. Los primeros capítulos presentan los modelos para variables discretas, gaussianas y de cualquier tipo, explicando paso a paso la construcción, verificación de propiedades, estimación e interpretación mediante funciones R. El cuarto capítulo aborda las teorías matemáticas subyacentes, incluyendo algoritmos de aprendizaje de estructura y consultas de exploración. El quinto capítulo revisa el software disponible, con especial atención a los paquetes de R. El sexto capítulo analiza en detalle dos situaciones reales resueltas con redes bayesianas, incluyendo los comandos R utilizados. La obra se completa con ejercicios, soluciones, anexos sobre teoría de grafos y distribuciones de probabilidad, un glosario y un índice general con referencias de todas las funciones R empleadas.
Temas principales
- Redes bayesianas para variables discretas, gaussianas y mixtas.
- Construcción, estimación e interpretación de modelos con R.
- Algoritmos de aprendizaje de estructura a partir de datos.
- Consultas de exploración y propiedades de redes estimadas.
- Aplicación práctica a casos reales con análisis detallado.
- Fundamentos matemáticos: teoría de grafos y distribuciones de probabilidad.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a investigadores e ingenieros que necesiten modelar situaciones de incertidumbre o interpretar datos con múltiples variables aleatorias, así como a estudiantes de matemáticas aplicadas, estadística o ciencias de datos que deseen dominar los redes bayesianos desde un enfoque práctico y teórico.
Qué aporta este libro
- Un enfoque práctico que permite reproducir análisis con datos propios mediante ejemplos y funciones R.
- Comprensión intuitiva de conceptos complejos antes de abordar el formalismo matemático.
- Ejercicios resueltos y casos reales que facilitan la aplicación inmediata.
- Cobertura de los principales paquetes R y software disponible para redes bayesianas.
- Base teórica rigurosa con anexos sobre grafos y distribuciones de probabilidad.
Ficha técnica
- Autor: Denis Jean-Bapt
- Editorial: EDP Sciences
- Idioma: Francés
- Colección: Frances
- Peso: 435 g
Valoración editorial
Se trata de una obra equilibrada que combina rigor matemático con aplicación práctica, ideal para quienes buscan dominar los redes bayesianos desde la experimentación con R. Su estructura progresiva, los ejemplos detallados y los casos reales la convierten en un recurso valioso tanto para el aprendizaje autodidacta como para su uso en entornos académicos o profesionales. La inclusión de ejercicios y soluciones refuerza su utilidad como manual de estudio.