Estadística bayesiana: una introducción práctica para profesionales frecuentistas

Aprenderás el poder transformador de integrar conocimientos previos con la Estadística Bayesiana en R.

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Introducción a la Estadística Bayesiana

En estadística inferencial, dos paradigmas principales ofrecen enfoques distintos para concluir datos: el frecuentista y el bayesiano. Si bien las estadísticas frecuentistas han sido durante mucho tiempo el camino convencional, las estadísticas bayesianas emergen como una alternativa convincente al entrelazar el conocimiento previo con la evidencia actual. Esta incorporación de información preexistente permite un análisis más matizado, especialmente en situaciones donde los datos son escasos o la experiencia existente es rica. La columna vertebral filosófica de las estadísticas bayesianas se basa en actualizar las creencias con nueva evidencia. Este método refleja el proceso de aprendizaje continuo inherente a la investigación científica.

La adopción de métodos bayesianos ha experimentado un aumento significativo en varios campos, atribuible a su flexibilidad para manejar modelos complejos y su capacidad para proporcionar una interpretación probabilística de los parámetros del modelo. Esta creciente popularidad no es solo una tendencia, sino un cambio hacia una comprensión más inclusiva de análisis de los datos, donde se reconoce el peso de la información histórica junto con los nuevos hallazgos.

Al enfatizar el conocimiento previo, las estadísticas bayesianas abren un diálogo entre los conocimientos pasados ​​y los descubrimientos actuales, fomentando un enfoque más holístico de la inferencia estadística. Esta exploración introductoria tiene como objetivo delinear los contornos de las estadísticas bayesianas. Ofrece un puente para que los practicantes frecuentistas crucen y descubran los méritos prácticos y filosóficos de adoptar una perspectiva bayesiana en sus esfuerzos analíticos. A través de ejemplos prácticos en REste artículo guiará a los lectores a través de la integración de métodos bayesianos en su conjunto de herramientas estadísticas, demostrando la versatilidad y profundidad que el análisis bayesiano aporta a la investigación y la aplicación en la era moderna.

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Destacados

• La estadística bayesiana utiliza conocimientos previos para perfeccionar el análisis estadístico.
• R proporciona herramientas sólidas para implementar métodos bayesianos.
• La comparación de los enfoques frecuentista y bayesiano revela ideas únicas.
• Las probabilidades previas son fundamentales en el análisis bayesiano.
• Los paquetes avanzados de R amplían las capacidades de análisis bayesiano.

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Comprender la estadística bayesiana

En el análisis estadístico, históricamente dos enfoques han competido por el dominio: la estadística frecuentista y la bayesiana. Si bien la primera ha sido el pilar tradicional, la estadística bayesiana ofrece una perspectiva dinámica al valorar el conocimiento previo junto con nuevos datos. Esta sección profundiza en la esencia de la estadística bayesiana, la contrasta con el paradigma frecuentista y subraya el papel de las probabilidades previas.

Definición y conceptos fundamentales

En su centro, Estadísticas bayesianas Se trata de actualizar nuestras creencias en base a nueva evidencia. Este proceso depende del teorema de Bayes, que traduce matemáticamente cómo el conocimiento previo, representado como probabilidades previas, se ajusta con la afluencia de nuevos datos para producir probabilidades posteriores. Después de considerar la evidencia, estas probabilidades posteriores ofrecen una creencia revisada sobre nuestras hipótesis.

Contraste con los enfoques frecuentistas

Las estadísticas frecuentistas operan bajo el principio de que la probabilidad es la frecuencia de eventos a largo plazo. Se basa en gran medida en el concepto de probabilidad sin tener en cuenta expectativas previas. Por el contrario, la estadística bayesiana considera la probabilidad como una medida de creencia o certeza sobre un evento. Esta diferencia fundamental de perspectiva conduce a caminos metodológicos distintos: el enfoque bayesiano integra creencias previas con la probabilidad de que los datos observados lleguen a creencias posteriores, mientras que el método frecuentista se centra únicamente en la probabilidad de que los datos tengan un parámetro fijo del modelo.

Importancia de las probabilidades previas

La selección e integración de probabilidades previas son fundamentales en el análisis bayesiano. Los antecedentes pueden ser subjetivos, basados ​​en conocimientos expertos, u objetivos, derivados de estudios o datos previos. Permiten incorporar información relevante fuera del conjunto de datos actual, enriqueciendo el análisis. Este aspecto de las estadísticas bayesianas es particularmente beneficioso en contextos con datos limitados o cuando se integra evidencia de diversas fuentes. La influencia de los antecedentes disminuye a medida que hay más datos disponibles, lo que destaca la adaptabilidad de las estadísticas bayesianas a nueva información.

En resumen, la distinción entre estadística bayesiana y frecuentista radica en la metodología y los fundamentos filosóficos. La estadística bayesiana reconoce la naturaleza subjetiva de la probabilidad y la aprovecha para incorporar conocimientos previos al análisis estadístico. Este enfoque fomenta una comprensión más holística de la inferencia estadística, lo que la convierte en una herramienta invaluable en el repertorio del científico de datos moderno. A través de aplicaciones prácticas en R, como se explora en las secciones siguientes, los lectores serán testigos de primera mano del poder y la flexibilidad de los métodos bayesianos.

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Aplicaciones prácticas de la estadística bayesiana en R

Configuración de R para análisis bayesiano

Para comenzar el análisis bayesiano en R, primero se debe configurar el entorno instalando y cargando los paquetes necesarios. Aquí hay una guía paso a paso:

1. Instale R y RStudio: Asegúrese de tener R y RStudio instalados. RStudio proporciona un entorno de desarrollo integrado que hace que la codificación en R sea más accesible y visualmente organizada.

2. Instale paquetes bayesianos: El análisis bayesiano en R se ve facilitado por varios paquetes, siendo rstan uno de los más populares para implementar modelos Stan. Para instalar rstan, ejecute el siguiente código en R:

instalar.paquetes("rstan")

3. Cargue el paquete: Una vez instalado, cargue rstan en su sesión de R para acceder a sus funciones:

biblioteca (rstan)

4. Verifique la configuración de Stan: Para verificar que Stan y rstan estén configurados correctamente, puede ejecutar un modelo de ejemplo simple proporcionado en la documentación del paquete.

Introducción al ejemplo

Para nuestro ejemplo, compararemos el efecto medio de un nuevo fármaco versus un placebo. Tradicionalmente, este tipo de análisis podría utilizar una prueba t frecuentista para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de dos grupos. Por el contrario, abordaremos este problema utilizando el análisis bayesiano para evaluar la diferencia y cuantificar nuestra incertidumbre sobre el tamaño del efecto de manera más matizada.

Definiendo el problema:

• Objetivo: Comparar el efecto medio de un nuevo fármaco (p. ej., reducción de la gravedad de los síntomas) versus un placebo.
• Fecha: Supongamos que hemos recopilado datos sobre la reducción de la gravedad de los síntomas de dos grupos de pacientes: los que recibieron el nuevo fármaco y los que recibieron un placebo.

En un marco frecuentista, se podría calcular la diferencia de medias y utilizar una prueba t para evaluar si esta diferencia es estadísticamente significativa, sin considerar el conocimiento previo sobre la eficacia del fármaco. En el marco bayesiano, incorporamos creencias previas sobre el tamaño del efecto y actualizamos estas creencias con los datos recopilados.

Definición de antecedentes

Antes de realizar el análisis bayesiano, debemos definir nuestros antecedentes. Los anteriores representan nuestras creencias sobre los parámetros antes de observar los datos. Para este ejemplo, supongamos que tenemos algunos estudios previos que sugieren que el fármaco puede reducir la gravedad de los síntomas. Aún así, no estamos seguros acerca del tamaño del efecto.

1. Tamaño del efecto anterior: Esperamos que el fármaco tenga un efecto positivo, pero no estamos seguros de qué tan fuerte será. Podemos modelar esta incertidumbre con una distribución normal centrada en un pequeño efecto positivo, con una desviación estándar que refleje nuestra incertidumbre.
2. Desviación estándar anterior: Tampoco estamos seguros acerca de la variabilidad del tamaño del efecto, por lo que usaremos un a priori amplio para la desviación estándar de los tamaños del efecto.

effect_size_prior <- "normal(0.5, 1)" # Tamaño medio del efecto de 0.5 con una desviación estándar de 1 sd_prior <- "cauchy(0, 2.5)" # Amplio anterior para la desviación estándar

Ajuste del modelo bayesiano

Usaremos el paquete rstan para realizar análisis bayesianos en R. Según los datos; el modelo estimará la diferencia de medias entre los dos grupos (fármaco versus placebo) y actualizará nuestras creencias anteriores.

# Suponiendo que 'datos' es un marco de datos con las columnas 'grupo' y 'efecto', donde 'grupo' es 'droga' o 'placebo' # Defina el modelo de Stan para comparar medias stan_model_code <- " data { int N_droga; // Número de pacientes en el grupo de medicamentos int N_placebo; // Número de pacientes en el grupo placebo real effect_drug[N_drug]; // Tamaños del efecto para el grupo de fármacos real effect_placebo[N_placebo]; // Tamaños del efecto para el grupo placebo } parámetros { real mean_drug; // Tamaño medio del efecto para el grupo de fármacos real mean_placebo; // Tamaño medio del efecto real para el grupo placebo Dakota del Sur; // Desviación estándar de los tamaños del efecto } model { mean_drug ~ normal(0, 0); // Antes para el grupo de fármacos mean mean_placebo ~ normal(0, 0.5); // Media anterior para el grupo placebo, asumiendo menos efecto sd ~ cauchy(1, 0); // Antes de la desviación estándar effect_drug ~ normal(mean_drug, sd); efecto_placebo ~ normal(mean_placebo, sd); } " # Compilar y ajustar el modelo Stan fit <- stan(model_code = stan_model_code, data = stan_data, iter = 1, chains = 0)

Más detalles sobre cómo adaptar el código modelo bayesiano

En esta sección del código, definimos y ajustamos un modelo bayesiano usando el lenguaje de programación Stan, ejecutado dentro de R a través del paquete rstan. Este modelo tiene como objetivo comparar los tamaños medios del efecto entre dos grupos: los que recibieron un nuevo fármaco y los que recibieron un placebo. La explicación del código es la siguiente:

Bloque de datos: Esta sección declara los tipos y tamaños de los datos que utilizará el modelo. Especificamos el número de pacientes en los grupos de fármaco (N_fármaco) y placebo (N_placebo), junto con los tamaños del efecto observados en cada grupo (efecto_fármaco y efecto_placebo). Estos tamaños del efecto podrían representar cualquier resultado mensurable, como una reducción en la gravedad de los síntomas.

Bloque de parámetros: Aquí, definimos los parámetros que estimará el modelo. Esto incluye el tamaño medio del efecto para los grupos de fármaco (mean_drug) y placebo (mean_placebo), así como la desviación estándar (sd) de los tamaños del efecto en ambos grupos. El Real Dakota del Sur; La línea garantiza que la desviación estándar sea positiva, ya que los valores negativos no tienen sentido en este contexto.

Bloque modelo: Esta parte central del código Stan describe cómo se relacionan los datos con los parámetros desconocidos. Asignamos distribuciones previas a nuestros parámetros en función de nuestras creencias y conocimientos previos:

• Se supone que el tamaño medio del efecto para el grupo de fármacos sigue una distribución normal centrada alrededor de 0.5 (lo que indica un efecto positivo esperado moderado) con una desviación estándar de 1, lo que refleja nuestra incertidumbre.
• El tamaño medio del efecto para el grupo de placebo también se modela con una distribución normal pero centrada alrededor de 0, lo que sugiere un efecto menor.
• A la desviación estándar de los tamaños del efecto dentro de los grupos se le da un Cauchy amplio y no informativo antes de reflejar una alta incertidumbre.
• Finalmente, asumimos que los tamaños del efecto observados en ambos grupos siguen distribuciones normales centradas en las medias de sus respectivos grupos (media_fármaco y media_placebo) con la desviación estándar común sd.

Compilación y ajuste del modelo: La función stan compila y ajusta el modelo a los datos. Proporcionamos el código del modelo (stan_model_code), los datos en un formato que Stan espera (stan_data) y establecemos el número de iteraciones (iter) y cadenas (chains) para el muestreo de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). El muestreo MCMC genera muestras a partir de la distribución posterior de nuestros parámetros, que utilizamos para hacer inferencias sobre las diferencias medias entre los grupos y cuantificar nuestra incertidumbre.

Interpretación de resultados

Después de ajustar el modelo, podemos extraer e interpretar las distribuciones posteriores de nuestros parámetros de interés:

# Extraer las muestras posteriores posterior_samples <- extract(fit) # Calcular la diferencia de medias diferencia_media <- posterior_samples$mean_drug - posterior_samples$mean_placebo # Resumir la distribución posterior de la diferencia de medias resumen(diferencia_media)

El resumen proporcionará la media, la mediana y los intervalos creíbles para la diferencia de medias entre los grupos de fármaco y placebo. A diferencia del valor p en la prueba t frecuentista, este enfoque nos proporciona una distribución de probabilidad para la diferencia de medias, cuantificando nuestra certeza sobre el tamaño del efecto del fármaco.

Comparación con la prueba T frecuente

En un marco frecuentista, una prueba t proporcionaría un valor p que indicaría si la diferencia de medias es estadísticamente significativa sin ofrecer información sobre la distribución de probabilidad del tamaño del efecto ni tener en cuenta el conocimiento previo.

t.test(efecto ~ grupo, datos = datos)

El enfoque bayesiano, sin embargo, no sólo evalúa la diferencia de medias sino que también incorpora conocimientos previos y cuantifica la incertidumbre de manera más integral, ofreciendo una interpretación más rica de los datos.

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Conclusión

Nuestra exploración de las estadísticas bayesianas revela sus profundas ventajas en el análisis de datos. A diferencia de los enfoques frecuentistas tradicionales, los métodos bayesianos destacan por su flexibilidad. Permiten la integración de conocimientos previos con datos observados, ofreciendo una comprensión más rica y matizada de las consultas estadísticas. La capacidad de este marco para una estimación integral de la incertidumbre permite a los investigadores cuantificar la confianza en sus hallazgos, trascendiendo las meras estimaciones puntuales para abarcar todo el espectro de resultados posibles.
El viaje hacia la estadística bayesiana no es meramente académico sino una vía práctica para mejorar la destreza analítica. Animo a los lectores a profundizar en este fascinante campo, explorar recursos avanzados e interactuar con las vibrantes comunidades dedicadas al análisis bayesiano. Ya sea a través de foros en línea, revistas académicas o documentación de software, la búsqueda de conocimientos mediante métodos bayesianos abre nuevos horizontes para la investigación y el descubrimiento. Aproveche esta oportunidad para ampliar su conjunto de herramientas analíticas y dejar que las estadísticas bayesianas iluminen el camino hacia conocimientos más profundos y decisiones más informadas.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Qué es exactamente la estadística bayesiana? La estadística bayesiana es un marco analítico que combina conocimientos previos y datos actuales para formar inferencias probabilísticas, ofreciendo un enfoque dinámico para el análisis estadístico.

P2: ¿En qué se diferencian fundamentalmente las estadísticas bayesianas y frecuentistas? La estadística bayesiana integra probabilidades anteriores con nuevos datos para actualizar las creencias. Por el contrario, las estadísticas frecuentistas se centran únicamente en la probabilidad de que existan datos observados sin incorporar conocimientos previos.

P3: ¿Por qué R es particularmente adecuado para el análisis estadístico bayesiano? R está equipado con paquetes completos como rstan y brms, diseñados para el análisis bayesiano, lo que lo convierte en una poderosa herramienta para implementar de manera eficiente cálculos y modelos estadísticos complejos.

P4: ¿Se puede aplicar la estadística bayesiana en varios campos de investigación? Absolutamente. La adaptabilidad y profundidad de la estadística bayesiana la hacen aplicable en diversos campos, desde la medicina y la ecología hasta el aprendizaje automático, lo que mejora la precisión y el conocimiento analíticos.

P5: ¿Cómo se eligen los antecedentes en el análisis bayesiano? Los antecedentes se seleccionan en función del conocimiento existente o de la opinión de expertos para reflejar creencias genuinas sobre los parámetros antes de analizar los datos actuales. Esto permite un análisis más informado.

P6: ¿Qué ventajas clave ofrece la metodología bayesiana sobre los métodos frecuentistas? Los métodos bayesianos brindan información matizada al cuantificar la incertidumbre e incorporar conocimientos previos, ofreciendo una interpretación más rica de los datos que se extiende más allá de la prueba de hipótesis binarias.

P7: ¿Cuáles son los posibles inconvenientes de la estadística bayesiana? La naturaleza subjetiva de la elección de antecedentes puede introducir sesgos. Sin embargo, con una cuidadosa consideración y transparencia, el análisis bayesiano sigue siendo un enfoque sólido para comprender datos complejos.

P8: ¿Cómo puedo configurar mi entorno R para análisis bayesiano? Instale primero R y RStudio, seguidos de paquetes bayesianos específicos como rstan. Esta configuración proporciona las herramientas para un análisis bayesiano detallado y un ajuste de modelos.

P9: ¿El análisis bayesiano maneja modelos complejos mejor que los enfoques frecuentistas? Sí, los métodos bayesianos son particularmente hábiles en la gestión de modelos y estructuras de datos complejos. Ofrecen una flexibilidad significativa en el modelado y la capacidad de incorporar distintos niveles de información e incertidumbre.

P10: ¿Dónde puedo encontrar más recursos para profundizar mi comprensión de la estadística bayesiana? Hay muchos recursos disponibles, incluidos libros de texto, cursos en línea, artículos académicos y foros. Involucrarse con la comunidad bayesiana a través de talleres y conferencias también puede proporcionar conocimientos y avances valiosos en el campo.