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dc.contributor.author
Campitelli, Guillermo Jorge
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dc.contributor.author
Macbeth, Guillermo Eduardo
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dc.date.available
2018-01-25T15:49:10Z
dc.date.issued
2014-09
dc.identifier.citation
Campitelli, Guillermo Jorge; Macbeth, Guillermo Eduardo; Hierarchical Graphical Bayesian Models in Psychology; Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias. Departamento de Estadística; Revista Colombiana de Estadística; 37; 2; 9-2014; 319-339
dc.identifier.issn
0120-1751
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/34595
dc.description.abstract
El mejoramiento de los métodos gráficos en la investigación en psicología puede promover su uso y una mejor compresión de su poder de expresión. La aplicación de modelos Bayesianos gráficos jerárquicos se ha vuelto más frecuente en la investigación en psicología. El objetivo de este trabajo es introducir sugerencias para el mejoramiento de los modelos Bayesianos gráficos jerárquicos en psicología. Este conjunto de sugerencias se apoya en la descripción y comparación entre los dos enfoques principales con el uso de notación y pictogramas de distribución. Se concluye que la combinación de los aspectos relevantes de ambos puede mejorar el uso de los modelos Bayesianos gráficos jerárquicos en psicología.
dc.description.abstract
The improvement of graphical methods in psychological research can promote their use and a better comprehension of their expressive power. The application of hierarchical Bayesian graphical models has recently become more frequent in psychological research. The aim of this contribution is to introduce suggestions for the improvement of hierarchical Bayesian graphical models in psychology. This novel set of suggestions stems from the description and comparison between two main approaches concerned with the use of plate notation and distribution pictograms. It is concluded that the combination of relevant aspects of both models might improve the use of powerful hierarchical Bayesian graphical models in psychology.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias. Departamento de Estadística
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Cognición Estadística
dc.subject
Estadística Bayesiana
dc.subject
Estadística Visual
dc.subject
Modelos Gráficos
dc.subject
Modelos Jerárquicos
dc.subject
Psicología
dc.subject.classification
Matemática Pura
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dc.subject.classification
Matemáticas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Hierarchical Graphical Bayesian Models in Psychology
dc.title
Modelos Bayesianos gráficos jerárquicos en psicología
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-01-24T18:59:42Z
dc.identifier.eissn
2389-8976
dc.journal.volume
37
dc.journal.number
2
dc.journal.pagination
319-339
dc.journal.pais
Colombia
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dc.journal.ciudad
Bogotá
dc.description.fil
Fil: Campitelli, Guillermo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Edith Cowan University; Australia
dc.description.fil
Fil: Macbeth, Guillermo Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Educación; Argentina
dc.journal.title
Revista Colombiana de Estadística
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/47940
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.15446/rce.v37n2spe.47940
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