Értékelés:
A könyv alapos bevezetést nyújt a Bayes-statisztikába, hatékonyan egyensúlyozva az elmélet és a gyakorlat között. Bár dicsérik strukturált bemutatását és online forrásait, egyes olvasók túlságosan bonyolultnak találják a kezdők számára, különösen azok számára, akik nem rendelkeznek erős statisztikai háttérrel.
Előnyök:Erős mind az elméletben, mind az alkalmazásokban, különböző nézőpontokat kínál a Bayes-statisztikáról, online eszközöket és forrásokat tartalmaz, jól strukturált és logikusan bemutatott fogalmak.
Hátrányok:⬤ Néhány olvasó számára túl haladónak tekinthető, különösen azok számára, akik nem rendelkeznek erős statisztikai háttérrel
⬤ hiányoznak a képletek és fogalmak egyértelműsége
⬤ néhányan elavultnak találják az MCMC számítási forrásokat.
(4 olvasói vélemény alapján)
Bayesian Methods for Data Analysis
A Bayesian Methods for Data Analysis (Bayesian Methods for Data Analysis) harmadik kiadása a nem statisztikusok számára is elérhető bevezetést nyújt a Bayes-analízis alapjaiba és alkalmazásaiba.
Az anyag teljes átszervezése mellett ez a kiadás jobban összpontosít a hierarchikus Bayes-modellezésre, amelyet a Markov-lánc Monte Carlo (MCMC) módszerekkel és a kapcsolódó adatelemzési technikákkal valósítanak meg. Újdonságok a harmadik kiadásban Új adatpéldák, a megfelelő R és WinBUGS kód és házi feladatok A hierarchikus modellezés explicit leírása és illusztrációja - ma már mindennapos a bayesi adatelemzésben Egy új fejezet a bayesi tervezésről, amely a bayesi klinikai vizsgálatokat hangsúlyozza Egy teljesen átdolgozott és kibővített fejezet a rangsorolásról és a hisztogrambecslésről Egy új esettanulmány a fertőző betegségek modellezéséről és az 1918-as influenzajárványról Egy megoldási kézikönyv a minősített oktatók számára, amely megoldásokat tartalmaz, számítógépes kódot és a kapcsolódó kimenetet minden házi feladathoz - elektronikusan és nyomtatásban is elérhető Ideális mindenkinek, aki statisztikai elemzéseket végez A biostatisztika, a járványtan és az orvostudomány alkalmazásaira összpontosítva ez a szöveg az elődök népszerűségére építve még több gyakorló szakember és hallgató számára teszi alkalmassá.