📊 Cinco minutos para entender estadística moderna
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Este recurso reúne conceptos clave de inferencia estadística, modelos probabilísticos y procesos estocásticos, explicados de forma directa y con ejemplos prácticos.
Ideal para quienes trabajan con datos y quieren reforzar fundamentos como:

🔍 Inferencia bayesiana y frecuentista
📈 Modelos de mezcla y algoritmos EM
🔁 Cadenas de Markov y procesos de Poisson
🤖 Métodos de muestreo como MCMC y Gibbs Sampling

Una colección compacta, bien organizada y perfecta para revisar antes de enseñar, modelar o simplemente refrescar ideas.

🧩 Explicación en pocas palabras
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Si eres nuevo en estos temas, piensa en esto así:

Inferencia → aprender sobre algo desconocido usando datos.
Modelos probabilísticos → reglas matemáticas que describen cómo podrían generarse esos datos.
Procesos estocásticos → sistemas que cambian con el tiempo de forma aleatoria.
MCMC / Gibbs / EM → técnicas para “explorar” modelos complejos cuando no podemos resolverlos directamente.

Son herramientas que permiten pasar de datos crudos a conclusiones sólidas.

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