Probabilitatea și modelarea bayesiană

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 3 voturi.

Titlul original:

Probability and Bayesian Modeling

Conținutul cărții:

Probabilitate și modelare bayesiană este o introducere în probabilitate și gândire bayesiană pentru studenții de licență cu un fundal de calcul. Prima parte a cărții oferă o viziune largă asupra probabilității, inclusiv fundamentele, probabilitatea condiționată, distribuțiile discrete și continue și distribuțiile comune. Inferența statistică este prezentată complet dintr-o perspectivă bayesiană. Textul introduce inferența și predicția pentru o singură proporție și o singură medie din eșantionarea normală. După introducerea fundamentelor algoritmilor Markov Chain Monte Carlo, inferența Bayesiană este descrisă pentru modele ierarhice și de regresie, inclusiv regresia logistică. Cartea prezintă mai multe studii de caz motivate de unele studii bayesiene istorice și de cercetările autorilor.

Acest text reflectă practica statistică bayesiană modernă. Simularea este introdusă în toate capitolele de probabilitate și utilizată pe scară largă în materialul Bayesian pentru a simula din distribuțiile posterioare și predictive. Un capitol descrie principiile de bază ale algoritmilor de eșantionare Metropolis și Gibbs.

Cu toate acestea, mai multe capitole introduc elementele fundamentale ale inferenței bayesiene pentru priori conjugați, pentru a aprofunda înțelegerea. Sunt descrise strategii de construire a distribuțiilor prioritare în situațiile în care se dispune de informații prioritare substanțiale și în cazurile în care se dispune de cunoștințe prioritare slabe. Un capitol prezintă modelarea bayesiană ierarhică ca modalitate practică de combinare a datelor din grupuri diferite. Există o discuție amplă a modelelor de regresie Bayesiană, inclusiv construcția de antecedente informative, inferența asupra funcțiilor parametrilor de interes, predicția și selectarea modelului.

Textul utilizează JAGS (Just Another Gibbs Sampler) ca metodă de calcul cu scop general pentru simularea distribuțiilor posterioare pentru o varietate de modele bayesiene. Este disponibil un pachet R ProbBayes care conține toate seturile de date din carte și funcții speciale pentru ilustrarea conceptelor din carte.

Un manual complet de soluții este disponibil pentru instructorii care adoptă cartea în secțiunea Resurse suplimentare.