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16 relaciones: Alineamiento múltiple de secuencias, Análisis moleculares de ADN, BEAST v1.7.5, Bootstrapping (estadística), Cadena de Márkov, Cambridge University Press, Criterio de información bayesiano, Criterio de información de Akaike, Filogenética computacional, Filogenia, Heurística, Inferencia bayesiana, Máxima verosimilitud, Método de Montecarlo, MrBayes, Teorema de Bayes.
Alineamiento múltiple de secuencias
Un alineamiento múltiple de secuencias (Multiple sequence alignment MSA, por sus siglas en inglés) es un alineamiento de tres o más secuencias biológicas, generalmente proteínas, ADN o ARN.
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Análisis moleculares de ADN
El término sistemática molecular es utilizado para referirse a la sistemática macromolecular: el uso del ADN y del ARN para inferir relaciones de parentesco entre los organismos (también llamados, para evitar confusiones, análisis moleculares de ADN, que implican análisis de secuencias de ADN entre otros métodos).
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BEAST v1.7.5
BEAST es una multiplataforma para el análisis molecular mediante inferencia bayesiana con algorítmos MCMC.
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Bootstrapping (estadística)
El bootstrapping (o bootstrap) es un método de remuestreo propuesto por Bradley Efron en 1979.
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Cadena de Márkov
En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Márkov o modelo de Márkov a un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior.
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Cambridge University Press
Cambridge University Press (conocida en inglés coloquialmente como CUP) es una editorial que recibió su Royal Charter de la mano de Enrique VIII en 1534, y es considerada una de las dos editoriales privilegiadas de Inglaterra (la otra es la Oxford University Press).
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Criterio de información bayesiano
En estadística, el criterio de información bayesiano (BIC) o el más general criterio de Schwarz (SBC también, SBIC) es un criterio para la selección de modelos entre un conjunto finito de modelos.
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Criterio de información de Akaike
El criterio de información de Akaike (AIC) es una medida de la calidad relativa de un modelo estadístico, para un conjunto dado de datos.
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Filogenética computacional
La filogenética computacional es la aplicación de algoritmos computacionales, en métodos y programas de análisis filogenético.
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Filogenia
La filogenia es la relación de parentesco entre especies o taxones en general.
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Heurística
La heurística (del griego εὑρίσκειν), que significa «hallar, inventar» (el pretérito perfecto de este verbo es eureka), aparece en más de una categoría gramatical.
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Inferencia bayesiana
La inferencia bayesiana es un tipo de inferencia estadística en la que las evidencias u observaciones se emplean para actualizar o inferir la probabilidad de que una hipótesis pueda ser cierta.
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Máxima verosimilitud
En estadística, la estimación por máxima verosimilitud (conocida también como EMV y, en ocasiones, MLE por sus siglas en inglés) es un método habitual para ajustar un modelo y estimar sus parámetros.
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Método de Montecarlo
El método de Montecarlo es un método no determinista o estadístico numérico, usado para aproximar expresiones matemáticas complejas y costosas de evaluar con exactitud.
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MrBayes
MrBayes es un programario informático especialmente diseñado para la inferencia bayesiana en filogenias que incluye todos los modelos de sustitución nucleotídica, aminoacidíca y codónica desarrollado para análisis de verosimilitud.
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Teorema de Bayes
El teorema de Bayes, en la teoría de la probabilidad, es una proposición planteada por el matemático inglés Thomas Bayes (1702-1761) y publicada póstumamente en 1763, que expresa la probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado B en términos de la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución de probabilidad marginal de solo A. En términos más generales y menos matemáticos, el teorema de Bayes es de enorme relevancia puesto que vincula la probabilidad de A dado B con la probabilidad de B dado A. Es decir, por ejemplo, que sabiendo la probabilidad de tener un dolor de cabeza dado que se tiene gripe, se podría saber (si se tiene algún dato más), la probabilidad de tener gripe si se tiene un dolor de cabeza.
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