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Artículos

Artículos de Carlos Trujillo sobre inferencia causal Bayesiana, modelado de mezcla de marketing, cuasi-experimentos, priors y optimización de presupuestos. Notas de investigación prácticas con Python y PyMC.

Artículos.

Inferencia causal, métodos bayesianos y ciencia del marketing. Las palabras clave de abajo son el corpus mismo: elige una y sus artículos se abren alrededor de ella.

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2026

  • Los medios no se detienen en la frontera de la ciudad: derrames entre ciudades con PyMC-Marketing agosto 2026
  • PyTensor más allá de PyMC: construyendo inferencia de LLM en Python julio 2026
  • ¿Puedes confiar en tu cuasi-experimento? Un marco bayesiano para auditar estimaciones causales de series temporales abril 2026
  • Toma de decisiones bajo contradicciones: asignación robusta de presupuesto cuando tus modelos no se ponen de acuerdo febrero 2026
  • De experimentos a priors: elicitation de priors informativos para tu modelo de mezcla de marketing febrero 2026

2025

  • Modelos bayesianos y optimización de riesgo agosto 2025
  • La calibración del modelo de mezcla de marketing es inútil sin conocimiento causal abril 2025
  • Primeros pasos hacia el descubrimiento causal febrero 2025

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