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Inferencia Bayesiana

Inferencia Bayesiana

Código:
COL0033739

Categoría:
A

Año creación:
2004

Descripción

El grupo Inferencia Bayesiana está conformado por varios investigadores nacionales e internacionales interesados en desarrollar investigaciones teóricas y aplicadas en estadística, además de participar en la formación de nuevos investigadores.

HERMES

Líneas de Investigación

Bayesian Inference
Beta Regression
Longitudinal Data
Generalized Linear Models

Integrantes

Edilberto Cepeda Cuervo
(josajimenezm@unal.edu.co)

Coordinador

Ver CvLAC

Publicaciones

TítuloAutor(es)FuenteAño
Bayesian methodology for modeling parameters in the two parameter exponential familyCepeda, E., & Gamerman, D.Revista Estadística, 57(168-169), 93-1052005
Modelagem da Variabilidade em Modelos Lineares GeneralizadosCepeda-Cuervo, E.Tesis doctoral, Universidade Federal do Rio de Janeiro2001
Tilted Beta Binomial Linear Regression Model: A Bayesian ApproachCepeda-Cuervo, E. & Cifuentes-AmadoJournal of Mathematics and Statistics2020

Statistical Software

Nombre del PaqueteDescripciónAutor(es)Año
BSPADATABayesian Proposal to Fit Spatial Econometric ModelsJorge Sicacha-Parada y Edilberto Cepeda-Cuervo2018
bayeslongitudinalAdjust Longitudinal Regression Models Using Bayesian MethodologyEdwin Javier Castillo Carreño, Edilberto Cepeda-Cuervo2017
NegBinBetaBinregNegative Binomial and Beta Binomial Bayesian Regression ModelsEdilberto Cepeda-Cuervo, María Victoria Cifuentes, Margarita Marín2016
GammaregClassic gamma regression: joint modeling of mean and shape parametersMartha Corrales, Edilberto Cepeda-Cuervo, María Fernanda Zárate, Ricardo Duplat, Campo Elías Pardo2015
BayesianbetaregBayesian Beta regression: joint mean and precision modelingMargarita Marín, Javier Rojas, Daniel Jaimes, Hugo Andrés Gutiérrez Rojas, Edilberto Cepeda-Cuervo (dir.), Martha Corrales, María Fernanda Zárate, Ricardo Duplat, Luis F. Villarraga2015
BglmBayesian Estimation in Generalized Linear ModelsNicolás Molano González, Edilberto Cepeda-Cuervo2015
The BnormnlrBayesian Estimation for Normal Heteroscedastic Nonlinear Regression ModelsNicolás Molano González, Marta Corrales Bossio, María Fernanda Zárate, Edilberto Cepeda-Cuervo2014

Proyectos

Modelación no lineal de datos longitudinales con estimación de estructuras en la matriz de varianzas-covarianzas

Propuesta Bayesiana para el ajuste de modelos ARCH y GARCH y EGARCH con aplicaciones al estudio de series financieras colombianas

Modelación no lineal de datos longitudinales Modelación no lineal de datos longitudinales

Modelación conjunta de Media y Varianza, aplicaciones a los procesos de desarrollo y crecimiento de la población Colombiana

Información de contacto

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Correo electrónico

josajimenezm@unal.edu.co

Teléfono

(+57 601) 316 5000 Ext. 13165

Horario de atención

Lunes – Viernes
08:30 – 16:00

Dirección

Ciudad Universitaria, Universidad Nacional de Colombia
Departamento de estadística, sede Bogotá