Leserbewertungen
Derzeit gibt es keine Leserbewertungen. Die Bewertung basiert auf 3 Stimmen.
Originaltitel:
Modern Applied Regressions: Bayesian and Frequentist Analysis of Categorical and Limited Response Variables with R and Stan
Inhalt des Buches:
Modern Applied Regressions schafft ein komplexes und farbenfrohes Wandbild mit Mosaiken von kategorialen und begrenzten Antwortvariablenmodellen (CLRV), die sowohl Bayessche als auch Frequentistische Ansätze verwenden. Dieser Text richtet sich an Doktoranden, Nachwuchswissenschaftler und quantitative Analysten in den Verhaltens-, Gesundheits- und Sozialwissenschaften und liefert Details zur Durchführung von Bayes'schen und frequentistischen Datenanalysen von CLRV-Modellen. Jedes Kapitel kann separat gelesen und studiert werden, mit R-Kodierungsschnipseln und Template-Interpretation zur einfachen Replikation. Neben dem praktischen Teil bietet der Text grundlegende und leicht zugängliche statistische Theorien hinter diesen Modellen und verwendet einen narrativen Stil, um ihre Ursprünge und Entwicklung zu schildern.
In diesem Buch werden zunächst die Bayes'schen und frequentistischen Paradigmen für die Regressionsanalyse vorgestellt. Anschließend werden verschiedene Arten von kategorialen und begrenzten Antwortvariablenmodellen behandelt, einschließlich binärer, geordneter, multinomialer, Zähl- und Überlebensregression. In den mittleren vier Kapiteln wird jeweils ein Haupttyp der CLRV-Regression erörtert, der eine Reihe von wichtigen Varianten und Erweiterungen umfasst. Die Diskussion aller Haupttypen beginnt in der Regel mit der Geschichte und der Entwicklung des prototypischen Modells, gefolgt von der Formulierung grundlegender statistischer Eigenschaften und einer Ausarbeitung des praktischen Teils des Modells und seiner Erweiterungen. Der praktische Teil umfasst in der Regel R-Codes, Ergebnisse und deren Interpretation. Im letzten Kapitel werden fortgeschrittene Modellierungs- und Vorhersagetechniken erörtert - mehrstufige Modellierung, kausale Inferenz und Propensity-Score-Analyse sowie maschinelles Lernen -, die größtenteils mit den für die zuvor behandelten CLRV-Modelle entwickelten Toolkits erstellt werden.
Die Online-Ressourcen für dieses Buch, einschließlich R- und Stan-Codes und ergänzende.
Notes, können unter https: //sites. google.com/site/socjunxu/home/statistics/modernapplied-.
Regressionen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780367173876 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 272 |
Kauf:
Derzeit verfügbar, auf Lager.
