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admin [Calculo de errores]
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admin [Probabilidad del resultado de la red]
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     * [[https://www.statsmodels.org/v0.12.2/generated/statsmodels.stats.proportion.proportion_confint.html|statsmodels.stats.proportion.proportion_confint]]: Calculo en Pyhton de intervalos de confianza.
     * [[https://akshay-a.medium.com/confidence-interval-for-population-proportion-basic-understanding-in-python-56b8cc5f8320|Confidence Interval for Population Proportion basic understanding in python]]
+===== Estadística bayesiana y precision =====
+  * {{{{ :clase:iabd:pia:2eval:las_pruebas_pcr_con_elevada_sensibilidad_y_especificidad_en_condiciones_de_alta_prevalencia_o_bajo_prescripcion_medica_son_fiables.pdf |Las pruebas PCR con elevada sensibilidad y especificidad, en condiciones de alta prevalencia o bajo prescripción médica, son fiables}}
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:6-ayuda_pruebas_diagnsticas.pdf |Pruebas diagnosticas}}: Explicación desde el punto de vista médico de Bayes con la especificidad y sensibilidad
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:falsos_negativos_en_tests_de_covid-19.pdf |Falsos negativos en tests de COVID-19}}
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:commentary_sensitivity_specificity_and_predictive_values_foundations_pliabilities_and_pitfalls_in_research_and_practice.pdf |Commentary: Sensitivity, Specificity,and Predictive Values: Foundations,Pliabilities, and Pitfalls in Research and Practice}}
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:comentario_sensibilidad_especificidad_y_valores_predictivos_fundamentos_flexibilidades_y_dificultades_en_la_investigacion_y_la_practica.pdf |Comentario: Sensibilidad, especificidad y valores predictivos: fundamentos,flexibilidades y dificultades en la investigación y la práctica}}: El documento anterior pero traducido al castellano.
+  * Prevalencia
+    * {{ :clase:iabd:pia:2eval:riesgo_de_contagio_por_covid-19_en_funcion_del_tipo_de_contacto_y_de_la_renta_familiar.pdf |Riesgo de contagio por COVID-19 en función del tipo de contacto y de la renta familiar}}
+    * {{ :clase:iabd:pia:2eval:prevalencia_de_infeccion_por_coronavirus_sars-cov-2_en_pacientes_y_profesionales_de_un_hospital_de_media_y_larga_estancia_en_espana.pdf |Prevalencia de infección por coronavirus SARS-CoV-2 en pacientes y profesionales de un hospital de media y larga estancia en España}}
+===== Probabilidad del resultado de la red =====
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:introduction_to_uncertainty_in_deep_learning.pdf |Introduction to Uncertainty in Deep Learning}}
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:calibrar_modelos_de_machine_learning.pdf |Calibrar modelos de machine learning}}
+  * [[https://wttech.blog/blog/2021/a-guide-to-model-calibration/|A guide to model calibration]]
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:predicting_good_probabilities_with_supervised_learning.pdf |Predicting Good Probabilities With Supervised Learning}}
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:neural_network_prediction_scores_are_not_probabilities.pdf |Neural Network Prediction Scores are not Probabilities}}
+  * [[https://machinelearningmastery.com/calibrated-classification-model-in-scikit-learn/|How and When to Use a Calibrated Classification Model with scikit-learn]]
+  * scikit-learn
+    * [[https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/calibration/plot_calibration_curve.html|Probability Calibration curves]]
+    * [[https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.calibration.calibration_curve.html|sklearn.calibration.calibration_curve]]
+    * [[https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV.html|sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV]]
+  * Regresión logística isotónica
+  * Calibración de Platt
+===== PyMC3 =====
+  * {{ :clase:iabd:pia:2eval:bayesian_linear_regression_in_python_using_machine_learning_to_predict_student_grades_part_2.pdf |Bayesian Linear Regression in Python: Using Machine Learning to Predict Student Grades Part 2}}

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