Olvasói vélemények
Összegzés:A könyv a Bayes-adatelemzés átfogó és frissített referenciája, amelyet az olvasók nagyra értékelnek mélysége és témaköre miatt. A könyvet dicsérik világos példái, gyakorlatias megközelítése és a fejlett Bayes-technikák széles körű lefedettsége miatt. Megjegyzik azonban, hogy a könyv szilárd statisztikai hátteret igényel, és túlterhelő és terjedelmes lehet, így kevésbé alkalmas kezdők számára.
Előnyök:A könyv szilárd előrelépés a korábbi kiadásokhoz képest, új fejezeteket és egy átdolgozott függeléket kínál. A Bayes-statisztika arany standardjaként emlegetik, jól megírt, és mind az alapvető, mind a haladó témákat átfogóan tárgyalja. Rengeteg példát, gyakorlatot és gyakorlati megbeszélést tartalmaz, amelyek elősegítik a megértést. Az olvasók nagyra értékelik a referenciaként való használatát.
Hátrányok:A könyv nem alkalmas kezdők számára, mivel előzetes ismereteket feltételez, és nehezen követhető. Egyesek úgy találják, hogy a szöveg terjedelmes és redundáns, ami kihívást jelent a megértésben. Emellett a Kindle-verzió elrendezésének változásait is kritizálták, és a fizikai példányok szállítási problémáira is érkeztek panaszok.
(79 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Bayesian Data Analysis
Könyv tartalma:
A Nemzetközi Bayes-analízis Társaság 2016-os De Groot-díjának nyertese
A most harmadik kiadásban megjelenő klasszikus könyvet széles körben a Bayes-módszerek vezető szövegének tartják, amelyet az adatok elemzésének és a kutatási problémák megoldásának közérthető, gyakorlatias megközelítése miatt dicsérnek. Bayesi adatelemzés, harmadik kiadás továbbra is a Bayes-módszerek naprakész alkalmazásával közelíti meg az elemzést. A szerzők - mindannyian a statisztikai közösség vezetői - az alapfogalmakat adatelemzési szemszögből mutatják be, mielőtt a fejlett módszereket ismertetnék. A szövegben számos, valós alkalmazásokból és kutatásokból vett, kidolgozott példa hangsúlyozza a Bayes-féle következtetés gyakorlati alkalmazását.
Újdonság a harmadik kiadásban
⬤ Négy új fejezet a nemparametrikus modellezésről.
⬤ A gyengén informatív priorok és a határokat elkerülő priorok lefedése.
⬤ A kereszthitelesítés és a prediktív információs kritériumok frissített tárgyalása.
⬤ Bővített konvergenciafigyelés és hatékony mintanagyság-számítások az iteratív szimulációhoz.
⬤ A Hamilton Monte Carlo, a variációs Bayes és a várakozásszaporítás bemutatása.
⬤ Új és átdolgozott szoftverkód.
A könyv háromféleképpen használható. Az egyetemi hallgatók számára a Bayes-féle következtetést mutatja be az első alapelvektől kezdve. A végzős hallgatók számára a szöveg bemutatja a Bayes-modellezés és -számítás hatékony jelenlegi megközelítéseit a statisztikában és a kapcsolódó területeken. Kutatók számára az alkalmazott statisztikában alkalmazott Bayes-módszerek választékát nyújtja. A könyv weboldalán további anyagok, köztük a példákban használt adatkészletek, a kiválasztott feladatok megoldásai és szoftveres útmutatók érhetők el.
