Bienvenidos a la guía de la asignatura de Modelos Bayesianos Jerárquicos.
La asignatura es una extensión natural de Modelado Estadístico de Datos (obligatoria, primer cuatrimestre) que añade a todas las técnicas estudiadas allí los modelos jerárquicos multinivel.
El objetivo fundamental de la asignatura es que los estudiantes que la cursen adquieran las destrezas necesarias para concebir (y realizar inferencia con) modelos probabilísticos de datos en los que las diferentes variables aleatorias puedan estar estructuradas en varios niveles. Los modelos multinivel o jerárquicos (introducidos en el tema 2) permiten, entre otras cosas, inferir las probabilidades a priori a partir de los datos mediante hiperpriors y tratar de manera diferente a grupos distintos de observaciones o parámetros. Dadas las complejidades inherentes a los modelos multinivel y, en particular, la dificultad de obtener soluciones analíticas en espacios de alta dimensionalidad, se le presta una especial atención a las técnicas aproximadas de simulación de probabilidades a posteriori (tema 4). Finalmente, se dedica el último tema a la implementación práctica de este tipo de modelos, a su evaluación y crítica (introducida en el tema 3) y a su utilización en inferencia en el entorno proporcionado por al menos una librería. La librería elegida puede estar sujeta a evolución a medida que aparezcan en la bibliografía nuevas técnicas y entornos de prototipado más comprensivos.
El modelado probabilístico de datos mediante técnicas bayesianas jerárquicas es un requisito fundamental para cualquier profesional de la Ciencia de Datos (ya sea en el mundo de la empresa o en el de la investigación académica) en la medida en que permite realizar todas las tareas centrales del área (predicción, evaluación, selección, estimación de parámetros, etc) desde una perspectiva esencialmente teórica. A diferencia de otro tipo de modelos, éstos (los modelos jerárquicos bayesianos) proporcionan explicabilidad y justificación completas, y sus aplicaciones son incontables en áreas que van desde el análisis de mercados financieros hasta la toma de decisiones en medicina.
