Bayesi statisztikai módszerek

Olvasói vélemények

A könyvet dicsérik a Bayes-modellezés témáinak világos magyarázatai és átfogó lefedettsége miatt, ami alkalmassá teszi a felsőfokú kurzusok számára. Ugyanakkor kritizálják, hogy a kezdők számára túlságosan technikai jellegű, és hogy a Kindle verzióval kapcsolatban problémák merülnek fel.

Jól megírt, világos magyarázatokkal, az alapvető Bayes-modellezési fogalmakkal foglalkozik, jó gyakorlatok, hasznos modell- és kódpéldák, átfogó a graduális kurzusok számára.

Kezdők számára nem alkalmas a technikai írásmód és a példák hiánya miatt, a Kindle verziónak teljesítményproblémái vannak, feltételezi az R ismeretét, ami egyes felhasználók számára akadályt jelenthet.

(6 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Bayesian Statistical Methods

Könyv tartalma:

Bayesian Statistical Methods az adattudósok számára biztosítja a Bayes-elemzés elvégzéséhez szükséges alapvető és számítási eszközöket. Ez a könyv a gyakorlatban rutinszerűen alkalmazott Bayes-módszerekre összpontosít, beleértve a többszörös lineáris regressziót, a kevert hatású modelleket és az általánosított lineáris modelleket (GLM). A szerzők számos példát tartalmaznak teljes R-kóddal és az analóg frequentista eljárásokkal való összehasonlítással.

A bayesi következtetési módszerek alapfogalmai mellett a könyv számos általános témát is tárgyal:

⬤ Tanácsok az előzetes eloszlások kiválasztásához.

⬤ Komputációs módszerek, beleértve a Markov-lánc Monte Carlo (MCMC) módszereket.

⬤ Modell-összehasonlítás és az illeszkedés jóságának mérései, beleértve a priorokra való érzékenységet.

⬤ A Bayes-módszerek gyakorisági tulajdonságai.

A Bayes-megközelítés rugalmasságát a haladó témakörökre vonatkozó esettanulmányok szemléltetik:

⬤ Szemiparametrikus regresszió.

⬤ A hiányzó adatok kezelése prediktív eloszlások segítségével.

⬤ Nagydimenziós regressziós modellek előfeltételei.

⬤ Számítási technikák nagy adathalmazokhoz.

⬤ Térbeli adatok elemzése.

A haladó témák kellő fogalmi mélységgel kerülnek bemutatásra, hogy az olvasó képes legyen ilyen elemzést végezni, és érvelni a bayesi és a klasszikus módszerek relatív előnyei mellett. Az R-kódok tárháza, motiváló adatkészletek és teljes adatelemzések elérhetők a könyv weboldalán.

Brian J. Reich, az Észak-Karolinai Állami Egyetem statisztika docense, jelenleg a Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics főszerkesztője, és elnyerte a LeRoy & Elva Martin Teaching Awardot.

Sujit K. Ghosh, az Észak-Karolinai Állami Egyetem statisztika professzora, több mint 22 éves kutatási és oktatási tapasztalattal rendelkezik a Bayes-elemzések elvégzésében, megkapta a Cavell Brownie mentori díjat, és a Statisztikai és Alkalmazott Matematikai Tudományok Intézetének igazgatóhelyettese volt.

　.