From d91f976cb04e0860aa20b78763df7a70f4eab016 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Felipe Gonzalez <felipexgonzalez@gmail.com>
Date: Wed, 17 Apr 2024 01:12:27 -0600
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 notas/09-modelos-jerarquicos.qmd | 27 ---------------------------
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index ab75fc4..ab01730 100644
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+++ b/notas/09-modelos-jerarquicos.qmd
@@ -771,30 +771,3 @@ Nótese que el caso de una dimensión, para centrar multiplicábamos por la
 desviación estándar. El análogo en el caso multivariado es el factor de Cholesky
 de la covarianza, que es una especie de "raíz" de la covarianza.
 
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-```{r}
-mod_5_bangladesh <- cmdstan_model("./src/bangladesh-5.stan")
-print(mod_5_bangladesh)
-```
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-```{r}
-ajuste_5_bangladesh <- mod_5_bangladesh$sample(data = datos_lst,
-  refresh = 1000, init = 0.1, step_size = 0.1, parallel_chains = 4, seed = 9394)
-```
-
-```{r}
-ajuste_5_bangladesh$summary(c("beta_bar", "sigma", "Omega")) |> 
-  knitr::kable(digits = 2)
-```
-Este resultado es superior al anterior. Comparamos las medias de los 
-coeficientes para nuestros dos modelos:
-
-```{r}
-ajuste_5_bangladesh$draws(c("beta")) |> 
-  knitr::kable(digits = 2)
-```
-
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