Renacimiento Bayesiano: historia y herramientas de la inferencia bayesiana moderna.

27 Ago. 2025 - Aula Magna - 10:00hs

En este trabajo se presenta un recorrido histórico de la estadística bayesiana, desde la formulación original del teorema de Bayes en el siglo XVIII hasta su renacimiento contemporáneo impulsado por los avances en computación. Se revisan los principales descubrimientos en el campo y su posterior revalorización con la llegada de métodos computacionales, en particular, el foco está en los desarrollos modernos de los algoritmos MCMC (Markov Chain Monte Carlo), los cuales permitieron aplicar la estadística bayesiana a modelos complejos y de alta dimensión. Se abordan en detalle los métodos fundamentales como Metropolis-Hastings, Hamiltonian Monte Carlo (HMC) y su versión adaptativa No-U-Turn Sampler (NUTS), de gran relevancia en la práctica estadística actual. Este recorrido permite comprender cómo el enfoque bayesiano pasó de ser una curiosidad matemática a convertirse en una herramienta central en la estadística contemporánea y en disciplinas tan diversas como el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la inferencia científica en general.