El análisis bayesiano es una de las áreas de la estadística que más ha crecido en los últimos años, debido a las mejoras en la capacidad de cómputo y procesamiento de datos de los equipos actuales y a su capacidad para resolver problemas que no se pueden abordar con otros métodos. Además, los métodos bayesianos difieren de otros enfoques porque incorporan información previa en sus análisis. Dicha información puede provenir, entre otras fuentes, del conocimiento de expertos, lo que nos lleva a asumir importantes retos relacionados con la extracción y cuantificación de dicho conocimiento. En nuestro trabajo, presentamos diferentes formas de cuantificar información y expresarla a través de modelos de probabilidad, de manera que el lector disponga de metodologías empíricas claras que puedan usarse para procesos de estimación a priori o a posteriori en problemas de su interés. El texto comprende nueve capítulos que abordan desde definiciones básicas necesarias para el estudio y conocimiento de estas técnicas hasta propuestas metodológicas de elicitación y análisis de información de múltiples expertos. El contenido se ilustra con códigos desarrollados en el software R, con el fin de facilitar el estudio de la obra y que el lector pueda aplicar estas técnicas en sus investigaciones.
