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Innovación en el aprendizaje estadístico: inferencia bayesiana amigable en el lenguaje de programación R

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Innovación en el aprendizaje estadístico: inferencia bayesiana amigable en el lenguaje de programación R

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dc.contributor.author Martinez Alvaro, Marina es_ES
dc.contributor.author Casto-Rebollo, Cristina es_ES
dc.date.accessioned 2023-12-14T10:30:46Z
dc.date.available 2023-12-14T10:30:46Z
dc.date.issued 2023-10-06
dc.identifier.isbn 9788413960883
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/200744
dc.description.abstract [EN] This paper presents the results of the first year of the implementation of the runRabbit program as an innovation tool in learning Bayesian inference applied to the subject of Quantitative Genetics III. The challenge faced by 14 students of the Animal Genetic Improvement Master of the Polytechnic University of Valencia consisted of solving a frequent statistical problem (calculating differences between groups by fitting a linear model) using runRabbit. This is didactic and interactive software programmed in the R language and designed to enhance the understanding of the bases of this branch of statistics. The results obtained by the students in the proposed practical exercise showed that the runRabbit tool helped them understand the subject. Regarding the value of runRabbit by students, the results of the surveys showed high satisfaction with the use of the program, as well as a desire to use Bayesian inference to solve new challenges. The experience of applying runRabbit as a learning tool has been very positive both from the point of view of understanding the theoretical bases of the subject, and from the potential of the software to solve new professional challenges. es_ES
dc.description.abstract [ES] En este trabajo se presentan los resultados del primer año de implementación del programa runRabbit como herramienta innovadora en la enseñanza de la inferencia bayesiana, aplicada a la asignatura de Genética Cuantitativa III para 14 alumnos del Máster de Mejora Genética Animal en la Universitat Politècnica de València. El objetivo de la actividad fue resolver un problema estadístico frecuente, calcular las diferencias entre grupos ajustando un modelo lineal, usando runRabbit, un software didáctico e interactivo programado en el lenguaje R. El programa está diseñado para potenciar la comprensión de las bases de esta rama de la estadística. Los resultados obtenidos en el ejercicio práctico demostraron que runRabbit ayudó a los estudiantes a comprender mejor la asignatura. Además, los resultados de las encuestas indicaron que los estudiantes estuvieron altamente satisfechos con el uso de runRabbit y expresaron su deseo de aplicar la inferencia bayesiana en la resolución de nuevos desafíos.La experiencia de la aplicación de runRabbit como herramienta de aprendizaje fue muy positiva, tanto en términos de la comprensión de las bases teóricas de la asignatura, como en cuanto al potencial del software para resolver nuevos retos profesionales. es_ES
dc.format.extent 7 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Editorial Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof In-Red 2023 - IX Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject Inferencia Bayesiana es_ES
dc.subject RunRabbit es_ES
dc.subject Mejora genética animal es_ES
dc.subject Visualización es_ES
dc.subject R es_ES
dc.subject Formación es_ES
dc.subject Metodología es_ES
dc.subject Bayesian inference es_ES
dc.subject Animal breeding es_ES
dc.subject Graphics es_ES
dc.subject Training es_ES
dc.subject Methodology es_ES
dc.title Innovación en el aprendizaje estadístico: inferencia bayesiana amigable en el lenguaje de programación R es_ES
dc.title.alternative Innovation in statistical learning: Friendly Bayesian inference in the R programming language es_ES
dc.type Capítulo de libro es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/INRED2023.2023.16684
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Martinez Alvaro, M.; Casto-Rebollo, C. (2023). Innovación en el aprendizaje estadístico: inferencia bayesiana amigable en el lenguaje de programación R. Editorial Universitat Politècnica de València. 1145-1151. https://doi.org/10.4995/INRED2023.2023.16684 es_ES
dc.description.accrualMethod OCS es_ES
dc.relation.conferencename IN-RED 2023: IX Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red es_ES
dc.relation.conferencedate Julio 13-14, 2023 es_ES
dc.relation.conferenceplace Valencia, España es_ES
dc.relation.publisherversion http://ocs.editorial.upv.es/index.php/INRED/INRED2023/paper/view/16684 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 1145 es_ES
dc.description.upvformatpfin 1151 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela OCS\16684 es_ES


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