Bewertung:

Das Buch wird für seine klaren Erklärungen und praktischen Beispiele, die SAS für die Datensimulation nutzen, geschätzt. Es ist sowohl für unerfahrene als auch für erfahrene SAS-Anwender wertvoll, insbesondere für diejenigen, die an Simulationsstudien interessiert sind. Allerdings werden Bayes'sche Methoden, insbesondere im Zusammenhang mit MCMC, nicht ausreichend behandelt, was einige Benutzer enttäuscht hat.
Vorteile:Bietet klare Schritte und Beispiele für die Simulation von Daten mit SAS, zugänglich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer, enthält SAS-Codes für die Replikation, deckt grundlegende Konzepte und Proc IML ab, sehr empfehlenswert für neugierige Analysten und SAS-Programmierer.
Nachteile:Geht nicht auf Bayes'sche Methoden ein und bietet keine Referenzen zu MCMC, enttäuschend für Benutzer, die nach diesen Informationen suchen.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Simulating Data with SAS (Hardcover edition)
Die Datensimulation ist eine grundlegende Technik in der statistischen Programmierung und Forschung. Rick Wicklins Simulating Data with SAS vereint die nützlichsten Algorithmen und die besten Programmiertechniken für eine effiziente Datensimulation in einem leicht zugänglichen How-to-Buch für praktizierende Statistiker und Statistikprogrammierer.
Dieses Buch beschreibt detailliert, wie man Daten aus gängigen univariaten und multivariaten Verteilungen simuliert und wie man die Simulation zur Evaluierung statistischer Verfahren nutzt. Es behandelt auch die Simulation von korrelierten Daten, Daten für Regressionsmodelle, räumliche Daten und Daten mit bestimmten Momenten. Es gibt Tipps und Techniken für Programmieranfänger und bietet Funktionsbibliotheken für fortgeschrittene Praktiker.
Als erstes Buch, das sich der Simulation von Daten in einer Reihe von statistischen Anwendungen widmet, ist Simulating Data with SAS ein unverzichtbares Werkzeug für Programmierer, Analysten, Forscher und Studenten, die SAS-Software verwenden.