Se ve que hay arqueólogos bayesianos. Un problema con el que se encuentran es que tropiezan con cacharros antiguos y quieren estimar su antigüedad.
Así que prueban distintos métodos (¿químicos?), cada uno de los cuales con su precisión, y acaban recopilando una serie de estimaciones y errores. Obviamente, tienen que combinarlas de alguna manera.
El modelo más simple es
donde es la antigüedad (desconocida) del artefacto y los
son las varianzas distintas de los distintos métodos de medida, que arrojan las estimaciones
.
Los hay más entretenidos, como
donde hay medidas repetidas (varios ) para cada uno de
instrumentos de medida.
Y aún más para incluir la posibilidad de outliers, etc.
Para saber más, esto y, sobre todo, esto.
Coda: Este es otro de los problemas reales que no tengo muy claro cómo atacar con deep lerning, xgboost
, etc.