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Editorial Mar Caribe

Estadística bayesiana, análisis de componentes principales y factorial aplicado a la investigación científica

Metadata
TitleEstadística bayesiana, análisis de componentes principales y factorial aplicado a la investigación científica
ContributorRicardo Martín Gómez Arce(author)
Víctor Humberto Mattos Núñez(author)
María del Pilar Ríos García(author)
Mariel del Rocío Chotón Calvo(author)
Luis Alberto De la Cruz Estrada(author)
Juan Santiago Blas Pérez(author)
DOIhttps://doi.org/10.70288/emc.9789915698120
Landing pagehttps://editorialmarcaribe.es/ark:/10951/isbn.9789915698120
Licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
CopyrightRicardo Martín Gómez Arce, Víctor Humberto Mattos Núñez, María del Pilar Ríos García, Mariel del Rocío Chotón Calvo, Luis Alberto De la Cruz Estrada, Juan Santiago Blas Pérez
PublisherEditorial Mar Caribe
Publication placeColonia del Sacramento, Uruguay
Published on2025-06-09
ISBN978-9915-698-12-0 (PDF)
978-9915-698-12-0 (HTML)
978-9915-698-12-0 (XML)
Long abstractLa estadística bayesiana, el análisis de componentes principales (ACP) y el análisis factorial exploratorio (AFE) son herramientas complementarias que, cuando se integran adecuadamente, pueden enriquecer significativamente la investigación transdisciplinar. La estadística bayesiana, con su enfoque en la actualización de creencias a partir de evidencia nueva, proporciona un marco robusto para la toma de decisiones en contextos donde la incertidumbre es un factor crítico. Por otro lado, el ACP permite reducir la dimensionalidad de grandes conjuntos de datos, facilitando la identificación de patrones subyacentes y la visualización de relaciones complejas. En tanto, el AFE se centra en la estructura latente de los datos, permitiendo a los estudiosos explorar y confirmar teorías sobre las relaciones entre variables. Los autores, a través de este libro, contextualizan la investigación científica desde el área de Matemáticas Estadísticas, pero sin dejar de lado a la transdisciplinariedad, donde convergen diversas disciplinas y se abordan problemas complejos. He aquí la importancia de la estadística bayesiana, pues, ofrece herramientas versátiles y adaptativas que enriquecen el análisis de datos y fomentan una mejor comprensión de fenómenos multifacéticos. Por lo que la investigación transdisciplinar implica la colaboración entre diferentes disciplinas para resolver problemas complejos que no pueden ser abordados adecuadamente desde una única perspectiva. En este ámbito, la estadística bayesiana se convierte en un recurso invaluable, por su capacidad para integrar información de múltiples fuentes y su enfoque en la actualización de creencias a medida que se obtienen nuevos datos que permiten a los investigadores transdisciplinarios construir modelos más robustos y adaptativos.
Print length117 pages
LanguageSpanish (Original)
THEMA
  • PBTB
BISAC
  • MAT043000