Efectuarea analizei bayesiene a datelor: Un tutorial cu R, Jags și Stan

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată ca fiind o introducere accesibilă și cuprinzătoare în analiza bayesiană, care se adresează în special cititorilor cu puține cunoștințe anterioare. Este remarcată pentru stilul clar de scriere, umorul și exemplele practice de programare în R. În timp ce conținutul extins este apreciat, unii cititori consideră că lungimea cărții este excesivă și că scrierea este uneori prea bogată în cuvinte. Autorul prezintă în mod eficient concepte complexe cu o claritate intuitivă, deși câteva recenzii menționează probleme legate de legarea cărții și defecțiuni ale formatului electronic.

Stil de scriere clar și captivant, explicații intuitive, numeroase exemple relatabile, accent puternic pe aplicarea practică, resurse extinse de programare R, potrivit pentru începătorii în analiza bayesiană, umorul adaugă farmec, utilizarea eficientă a imaginilor pentru a explica conceptele, materiale online de sprijin.

Lung și uneori excesiv de detaliat, poate fi prea simplist pentru cititorii cu o anumită pregătire în domeniul statisticii, au fost raportate probleme legate de calitatea legării, versiunea electronică are probleme de afișare, explicații ocazionale neclare în subiecte complexe, unii consideră că stilul de scriere este prea laborios.

(pe baza a 105 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, Jags, and Stan

Conținutul cărții:

Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan, Second Edition oferă o abordare accesibilă pentru efectuarea analizei datelor bayesiene, materialul fiind explicat clar cu exemple concrete. Sunt incluse instrucțiuni pas cu pas cu privire la modul de efectuare a analizelor bayesiene de date în software-ul popular și gratuit R și WinBugs, precum și programe noi în JAGS și Stan. Noile programe sunt concepute pentru a fi mult mai ușor de utilizat decât scripturile din prima ediție. În special, există acum scripturi compacte de nivel înalt care facilitează rularea programelor pe propriile seturi de date.

Cartea este împărțită în trei părți și începe cu elementele de bază: modele, probabilități, regula lui Bayes și limbajul de programare R. Discuția trece apoi la fundamentele aplicate la inferarea unei probabilități binomiale, înainte de a se încheia cu capitole privind modelul liniar generalizat. Subiectele includ variabila cu predicție metrică pe unul sau două grupuri; variabila cu predicție metrică cu un predictor metric; variabila cu predicție metrică cu predictori metrici multipli; variabila cu predicție metrică cu un predictor nominal; și variabila cu predicție metrică cu predictori nominali multipli. Exercițiile găsite în text au scopuri explicite și linii directoare pentru realizare.

Această carte este destinată studenților absolvenți din primul an sau studenților avansați din domeniul statisticii, analizei datelor, psihologiei, științelor cognitive, științelor sociale, științelor clinice și științelor de consum în afaceri.