En este Trabajo de Fin de Grado estudiamos con detalle varios métodos de estimación paramétrica (máxima verosimilud, minimax y estimación Bayesiana) en un modelo grafo probabilístico llamado red Bayesiana. También analizamos dos de las técnicas más utilizadas para validar modelos estadísticos (bootstrap y validación cruzada). El trabajo concluye con una aplicación experimental en el contexto de diagnóstico médico realizada con el software R.

In this Final Undergraduate Project we study with detail several estimation methods (maximum likelihood, minimax and Bayesian estimation) in a probabilistic graphical model called Bayesian Network. We also analyse two of the most common techniques used to validate statistical models (bootstrap and cross-validation). The project ends with an experimental application in the context of medical diagnosis carried out with the software R.

Universidad de Sevilla. Grado en Matemáticas