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Los procesos de Dirichiet representan una herramienta natural para definir medidas de probabilidad aleatorias cuyas distribuciones actúan como prioris no paramétricas para la inferencia bayesiana. En este trabajo se introduce una nueva clase de medidas de probabilidad aleatorias que se derivan co...
Enlace original:
http://repositorio.anid.cl/handle/10533/179438
Los procesos de Dirichiet representan una herramienta natural para definir medidas de probabilidad aleatorias cuyas distribuciones actúan como prioris no paramétricas para la inferencia bayesiana. En este trabajo se introduce una nueva clase de medidas de probabilidad aleatorias que se derivan co...
Enlace original:
http://repositorio.anid.cl/handle/10533/179465
Los procesos de Dirichiet representan una herramienta natural para definir medidas de probabilidad aleatorias cuyas distribuciones actúan como prioris no paramétricas para la inferencia bayesiana. En este trabajo se introduce una nueva clase de medidas de probabilidad aleatorias que se derivan co...
Enlace original:
http://repositorio.anid.cl/handle/10533/179486
