Értékelés:
A könyvet nagyrészt a Bayes-módszerek kiváló bevezetőjének tekintik, amely világos magyarázatokkal és gyakorlati példákkal teszi az összetett fogalmakat a kezdők és a némi statisztikai háttérrel rendelkezők számára is érthetővé. Míg a Bayes-szabály bevezetésében és a strukturált áttekintésben kiválóan teljesít, egyes olvasók szerint a haladó tanulmányokhoz hiányzik a mélység, és egyes példáknál problémái vannak az érthetőséggel. Emellett a nyomtatás minőségével kapcsolatos aggályok is felmerültek.
Előnyök:⬤ Kiváló bevezetés a Bayes-módszerekbe.
⬤ Világos és közérthető írásmód.
⬤ Jól strukturált, gyakorlati példákkal.
⬤ Hasznos mellékletek és diagramok segítik a megértést.
⬤ Önképzésre és kezdőknek is alkalmas.
⬤ Erős vizuális segédanyagok segítik a megértést.
⬤ Jó kiindulópont a haladóbb szövegekkel való foglalkozás előtt.
⬤ Néhány példa túlságosan bonyolult vagy helytelen.
⬤ Hiányzik a mélység a haladó statisztikai következtetésekhez.
⬤ A nyomtatás minősége a jelentések szerint gyenge.
⬤ A fejezet végi feladatok hiánya a gyakorláshoz.
⬤ Néhány olvasó a kifejtés egyes részeit száraznak és kevésbé vonzónak találta.
(89 olvasói vélemény alapján)
Bayes' Rule: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
Mit árul el egy orvosi vizsgálat arról, hogy mekkora az esélye annak, hogy egy adott betegségben szenvedünk? Honnan tudjuk megmondani, hogy egy kimondott mondat „négy gyertya” vagy „villanyfogantyú”? Hogyan érzékeljük a háromdimenziós világot a retinánkon lévő kétdimenziós képekből? A rövid válasz a Bayes-szabály, amely az értelmetlen statisztikákat és nyers adatokat hasznos információvá alakítja át. A 18.
századi matematikus és prédikátor által felfedezett Bayes-szabály a modern valószínűségelmélet egyik sarokköve. Ebben a gazdagon illusztrált könyvben valós példák intuitív vizuális ábrázolásával mutatjuk be, hogy a Bayes-szabály valójában a józan ész egyik formája.
Az oktató jellegű írásmód és az átfogó szójegyzék együttesen ideális alapkönyvvé teszi ezt a könyvet a kezdők számára, akik intuitív módon szeretnék megérteni a Bayes-analízist. A megértést segíti, hogy az online számítógépes kód (MatLab, Python és R nyelven) reprodukálja a legfontosabb numerikus eredményeket és diagramokat.
