Bewertung:
Das Buch wird für seine klaren Erklärungen und die umfassende Behandlung von Themen der Bayes'schen Modellierung gelobt, wodurch es sich für Kurse auf Graduiertenebene eignet. Es wird jedoch kritisiert, dass es für Anfänger zu technisch ist und es Probleme mit der Kindle-Version gibt.
Vorteile:Gut geschrieben mit klaren Erklärungen, deckt wesentliche Konzepte der Bayes'schen Modellierung ab, gute Übungen, nützliche Modell- und Codebeispiele, umfassend für Graduiertenkurse.
Nachteile:Nicht geeignet für Anfänger aufgrund des technischen Schreibens und des Mangels an Beispielen, Kindle-Version hat Performance-Probleme, setzt Vertrautheit mit R voraus, was für einige Nutzer ein Hindernis sein kann.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
Bayesian Statistical Methods
Bayesian Statistical Methods bietet Datenwissenschaftlern die grundlegenden und rechnerischen Werkzeuge, die zur Durchführung einer Bayesianischen Analyse erforderlich sind. Dieses Buch konzentriert sich auf Bayes'sche Methoden, die in der Praxis routinemäßig angewendet werden, einschließlich multipler linearer Regression, Modellen mit gemischten Effekten und verallgemeinerten linearen Modellen (GLM). Die Autoren geben zahlreiche Beispiele mit vollständigem R-Code und Vergleiche mit analogen frequentistischen Verfahren.
Zusätzlich zu den grundlegenden Konzepten der Bayes'schen Inferenzmethoden deckt das Buch viele allgemeine Themen ab:
⬤ Ratschläge zur Auswahl von Prioritätsverteilungen.
⬤ Berechnungsmethoden, einschließlich Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC)
⬤ Modellvergleiche und Anpassungsgüte, einschließlich der Empfindlichkeit gegenüber Prioren.
⬤ Frequentistische Eigenschaften von Bayes'schen Methoden.
Fallstudien zu fortgeschrittenen Themen veranschaulichen die Flexibilität des Bayes'schen Ansatzes:
⬤ Semiparametrische Regression.
⬤ Behandlung von fehlenden Daten mit Hilfe von prädiktiven Verteilungen.
⬤ Vorteile für hochdimensionale Regressionsmodelle.
⬤ Rechentechniken für große Datensätze.
⬤ Raumbezogene Datenanalyse.
Die fortgeschrittenen Themen werden mit ausreichender konzeptioneller Tiefe dargestellt, so dass der Leser in der Lage ist, eine solche Analyse durchzuführen und die relativen Vorzüge von Bayes'schen und klassischen Methoden zu diskutieren. Ein Repository von R-Code, motivierende Datensätze und vollständige Datenanalysen sind auf der Website des Buches verfügbar.
Brian J. Reich, außerordentlicher Professor für Statistik an der North Carolina State University, ist derzeit Chefredakteur des Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics und wurde mit dem LeRoy & Elva Martin Teaching Award ausgezeichnet.
Sujit K. Ghosh, Professor für Statistik an der North Carolina State University, verfügt über mehr als 22 Jahre Forschungs- und Lehrerfahrung in der Durchführung von Bayes'schen Analysen, erhielt den Cavell Brownie Mentoring Award und war stellvertretender Direktor am Statistical and Applied Mathematical Sciences Institute.
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| ISBN: | 9780815378648 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 288 |
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