A Labview® program for illustrating the basic concepts of Bayesian inference

• Main Authors: Giner Sanz, Juan Jose (Author), Garcia-Gabaldon, Montserrat (Author), Ortega, Emma Maria (Author), Shao-Horn, Yang (Author), Perez-Herranz, Valentin (Author)
• Other Authors: Massachusetts Institute of Technology. Electrochemical Energy Laboratory (Contributor), Massachusetts Institute of Technology. Research Laboratory of Electronics (Contributor), Massachusetts Institute of Technology. Department of Mechanical Engineering (Contributor)
• Format: Article
• Language: English
• Published: Editorial Universitat Politècnica de València, 2020-11-24T16:46:27Z.
• Subjects: Article
• Online Access: Get fulltext

 A pesar de la importancia de la inferencia Bayesiana y el crecimiento de la investigación Bayesiana, hoy por hoy, la mayoría de los planes de estudio de grado todavía se basan en la estadística frecuentista. Una forma de facilitar la introducción de los estudiantes al mundo Bayesiano es reforzar los conceptos básicos de la filosofía Bayesiana. En este trabajo, se presenta un programa implementado en Labview® para reforzar e ilustrar los conceptos básicos que subyacen a la inferencia Bayesiana. Este programa se puede usar en prácticas informáticas, o como un applet en línea para que los estudiantes revisen los conceptos después de clase o en un curso online masivo y abierto (MOOC, por sus siglas en inglés). Despite the importance of Bayesian inference and the growth of Bayesian research, today, most undergraduate teaching is still based on frequentist statistics. A way of facilitating the introduction of students to the Bayesian world is to strongly reinforce the basic concepts behind the Bayesian philosophy. In this work, a simple Labview® program for reinforcing and illustrating the basic concepts underlying Bayesian inference is presented. This program may be used in a computer lab session, or as an online applet for the students to revise the concepts after the class or in a Massive Open Online Course (MOOC) course.