Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este foarte apreciată pentru abordarea sa practică a statisticii, în special a metodelor bayesiene, ceea ce o face o resursă excelentă pentru studenții și cercetătorii avansați. Accentuează intuiția și aplicarea în lumea reală, dar poate să nu fie potrivită pentru începători din cauza complexității sale și a terminologiei neconvenționale utilizate.
Avantaje:⬤ Motivații clare pentru aspectele practice ale statisticii, în special în capitolele inițiale.
⬤ Stilul conversațional o face accesibilă și atractivă.
⬤ Accent puternic pe analiza bayesiană și pe metodele statistice moderne.
⬤ Bine scrisă, cu numeroase exemple din lumea reală din științele sociale.
⬤ Acoperire cuprinzătoare a subiectelor avansate, inclusiv probleme legate de valorile p și inferența cauzală.
Dezavantaje:⬤ Nu este ușor de utilizat pentru începători; presupune o pregătire matematică solidă.
⬤ Trece cu vederea unele formule și detalii esențiale, ceea ce poate lăsa lacune în înțelegere.
⬤ Terminologia neconvențională pentru erori poate deruta cititorii.
⬤ Unii cititori au considerat că ultimele capitole privind inferența cauzală sunt dificile.
⬤ Calitate slabă a imprimării și probleme de navigare în versiunea Kindle.
(pe baza a 25 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Regression and Other Stories
Conținutul cărții:
Majoritatea manualelor despre regresie se concentrează pe teorie și pe cele mai simple exemple. Cu toate acestea, problemele statistice reale sunt complexe și subtile.
Aceasta nu este o carte despre teoria regresiei. Este vorba despre utilizarea regresiei pentru a rezolva probleme reale de comparație, estimare, predicție și inferență cauzală. Spre deosebire de alte cărți, se concentrează pe probleme practice, cum ar fi dimensiunea eșantionului și datele lipsă și o gamă largă de obiective și tehnici.
Se trece direct la metode și cod informatic pe care le puteți utiliza imediat. Exemple reale, povești reale din experiența autorilor demonstrează ce poate face regresia și limitările sale, cu sfaturi practice pentru înțelegerea ipotezelor și implementarea metodelor pentru experimente și studii observaționale.
Ei fac o tranziție lină către regresia logistică și GLM. Accentul se pune pe calculul în R și Stan mai degrabă decât pe derivări, cu cod disponibil online.
Grafica și prezentarea ajută la înțelegerea modelelor și la ajustarea modelelor.
