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Description: EOC mantiene este repositorio dentro del Open Science Framework para mantener un DOI DOI 10.17605/OSF.IO/23BDT) y almacenar los archivos de datos, código y R Markdown necesarios para replicar la traduccion de este manuscrito al Castellano. Actualmente este trabajo esta en prensa con Advances in Archaeological Practice. Aquí los usuarios pueden producir versiones en PDF y HTML del manuscrito en Castellano para mayor comodidad. Sin embargo, tenga cuidado de que el código RMarkdown aún no esta completamente traducido. El PDF resultante todavía tiene partes escritas en inglés. Resumen Los arqueólogos utilizan con frecuencia las estadísticas de probabilidad y prueba de significación de hipótesis nula (NHST, por sus siglas en inglés) para evaluar qué tan bien se alinean los datos de encuestas, excavaciones o experimentos con sus hipótesis sobre el pasado. Cada vez más, los arqueólogos están adoptando estadísticas bayesianas para este propósito. Muchos arqueólogos están familiarizados con las estadísticas bayesianas, principalmente en la estimación de fechas de radiocarbono y la construcción de cronologías. Sin embargo, las estadísticas bayesianas tienen aplicaciones arqueológicas más amplias más allá de la cronología. El documento comienza contrastando brevemente los marcos estadísticos tradicionales y bayesianos. Luego, para guiar a los lectores a través de un ejemplo de inferencia bayesiana, el manuscrito presenta a "Monico", una cultura arqueológica ficticia, y al "arqueólogo famoso", una autoridad académica sobre Monico. El célebre arqueólogo ha excavado un yacimiento arqueológico de Monico rico en cultura material y compuesto por restos arqueofaunísticos. Luego, el manuscrito presenta el Teorema de Bayes y guía al lector a través de un análisis bayesiano elemental paso a paso de los restos de fauna como puntos de datos discretos para responder a una de las preguntas de investigación del famoso arqueólogo con respecto al comportamiento dietético de Monico. Después de que el arqueólogo responda su pregunta de investigación principal utilizando el teorema de Bayes, el manuscrito hace que el lector pase de los análisis bayesianos de puntos de datos discretos a análisis de distribuciones de datos. Todo en el contexto de la evaluación de hipótesis arqueológicas utilizando datos zooarqueológicos recuperados de múltiples sitios de Monico. Esta parte también guía a la audiencia a través de un ejemplo "formal" paso a paso de cómo los analistas contemporáneos aplican el teorema de Bayes a las distribuciones de datos para evaluar ideas científicas en arqueología.