Bayesian Statistics: O introducere

Recenzii ale cititorilor

Cartea este, în general, apreciată ca o resursă solidă pentru învățarea statisticii bayesiene, în special pentru cei cu o pregătire solidă în matematică. Este lăudată pentru explicațiile sale clare, structura sistematică și acoperirea cuprinzătoare a subiectelor. Cu toate acestea, unii utilizatori raportează probleme cu greșelile de scriere, lizibilitatea în versiunea Kindle și curba de învățare abruptă pentru începători.

⬤ Expunere cuprinzătoare și clară a statisticii bayesiene.
⬤ Site-ul însoțitor cu soluții la exerciții îmbunătățește învățarea.
⬤ Potrivit pentru studenții serioși cu o pregătire solidă în probabilități și calcul.
⬤ Structură bine organizată care dezvoltă subiectele în mod sistematic.

⬤ Prezența unor greșeli de scriere și notații care pot deruta unii cititori.
⬤ Versiunea Kindle se pare că este dificil de citit și de navigat.
⬤ Nu este potrivită pentru începători sau pentru cei care caută o introducere rapidă în subiect.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Bayesian Statistics: An Introduction

Conținutul cărții:

Statistica bayesiană este școala de gândire care combină credințele anterioare cu probabilitatea unei ipoteze pentru a ajunge la credințele ulterioare. Prima ediție a cărții lui Peter Lee a apărut în 1989, dar subiectul a evoluat din ce în ce mai mult, cu un accent tot mai mare pe tehnicile bazate pe Monte Carlo.

Această nouă ediție, a patra, analizează tehnici recente precum metodele variaționale, eșantionarea de importanță bayesiană, calculul bayesian aproximativ și Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC), oferind o prezentare concisă a modului în care se dezvoltă abordarea bayesiană a statisticii, precum și a modului în care aceasta contrastează cu abordarea convențională. Teoria este construită pas cu pas, iar noțiuni importante, cum ar fi suficiența, sunt scoase în evidență printr-o discuție a caracteristicilor marcante ale unor exemple specifice.

Această ediție:

⬤ Include o acoperire extinsă a eșantionării Gibbs, inclusiv mai multe exemple numerice și tratamente ale OpenBUGS, R2WinBUGS și R2OpenBUGS.

⬤ Prezintă materiale noi semnificative privind tehnici recente, cum ar fi eșantionarea de importanță bayesiană, Bayes variațional, Calculul Bayesian Apropiat (ABC) și Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC).

⬤ Furnizează exemple extinse în întreaga carte pentru a completa teoria prezentată.

⬤ Însoțită de un site web de suport cu materiale și soluții noi.

Din ce în ce mai mulți studenți realizează că trebuie să învețe statistica bayesiană pentru a-și atinge obiectivele academice și profesionale. Această carte este cea mai potrivită pentru a fi utilizată ca text principal în cadrul cursurilor de statistică bayesiană pentru studenții din anii trei și patru de licență și postuniversitari.