Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este apreciată pe scară largă ca o resursă excelentă pentru un al doilea curs de statistică, în special pentru cei din domeniul științelor sociale și medicale. Ea echilibrează în mod eficient teoria și aplicarea practică, cu un accent puternic pe metodele bayesiene și pe exemplele din lumea reală. Cu toate acestea, este posibil să nu fie potrivită pentru începători din cauza complexității sale și există preocupări cu privire la profunzimea sa, claritatea explicațiilor și unele probleme legate de formatarea tipărită.
Avantaje:Motivații clare pentru aspectele practice ale statisticii, stil de scriere conversațional, acoperire cuprinzătoare a subiectelor avansate, exemple excelente din științele sociale, index bine organizat, util atât pentru referință, cât și pentru studiu individual, utilizare eficientă a codului R, în special în contexte bayesiene.
Dezavantaje:Nu este ușor pentru începători, unele detalii importante sunt trecute cu vederea, terminologia neconvențională poate fi confuză, exercițiile pot fi prea dificile, frustrant de navigat în formatele digitale, s-a raportat o calitate slabă a imprimării, iar unii consideră că scrierea este greoaie și lipsită de detalii riguroase.
(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.
