Apéndice C Elementos de simulación estadística
Como lo afirma A. Gelman et al. (2003) la simulación numérica es parte central del análisis bayesiano puesto que la generación de datos provenientes de una distribución de probabilidad se puede realizar fácilmente, incluso cuando la forma estructural de ésta no es conocida o es muy complicada computacionalmente. A lo largo de la historia del desarrollo de la teoría estadística, la simulación de distribuciones de probabilidad ha jugado un papel importante. Aunque son innumerables los métodos de generación de datos, en este apartado, se da cuenta de unos pocos, quizás lo más usados en este auge computacional.
R es un software de uso libre que maneja un ambiente de programación enfocado al manejo de matrices y por lo tanto muy apropiado para realizar la simulación de las distribuciones posteriores y predictivas necesarias para la inferencia bayesiana. En este capítulo, usando una serie de ejemplos, se describe cómo
R puede ser usado como una herramienta efectiva. Estos ejemplos tienen un énfasis especial en tópicos bayesianos, específicamente en el uso de las cadenas de Markov para simular distribuciones posteriores.