Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka jest kompleksowym i zaktualizowanym źródłem informacji na temat bayesowskiej analizy danych, wysoko cenionym przez czytelników za głębię i zakres tematów. Jest chwalona za przejrzyste przykłady, praktyczne podejście i obszerne omówienie zaawansowanych technik bayesowskich. Zauważono jednak, że książka wymaga solidnego przygotowania w zakresie statystyki i może być przytłaczająca i rozwlekła, co czyni ją mniej odpowiednią dla początkujących.
Zalety:Książka jest solidnym ulepszeniem w stosunku do poprzednich wydań, oferując nowe rozdziały i przerobiony dodatek. Jest określana jako złoty standard w statystyce bayesowskiej, dobrze napisana i kompleksowo obejmuje zarówno podstawowe, jak i zaawansowane tematy. Zawiera wiele przykładów, ćwiczeń i praktycznych dyskusji, które zwiększają zrozumienie tematu. Czytelnicy doceniają jej wykorzystanie jako źródła referencyjnego.
Wady:Książka nie jest odpowiednia dla początkujących ze względu na zakładaną wcześniejszą wiedzę i może być trudna do naśladowania. Niektórzy uważają, że tekst jest rozwlekły i zbędny, co utrudnia jego zrozumienie. Dodatkowo, zmiany w układzie wersji Kindle zostały skrytykowane, a także pojawiły się skargi dotyczące problemów z wysyłką fizycznych kopii.
(na podstawie 79 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Bayesian Data Analysis
Zawartość książki:
Zdobywca nagrody De Groot 2016 przyznawanej przez Międzynarodowe Towarzystwo Analizy Bayesowskiej.
Teraz, w swoim trzecim wydaniu, ta klasyczna książka jest powszechnie uważana za wiodący tekst na temat metod bayesowskich, chwalony za przystępne, praktyczne podejście do analizy danych i rozwiązywania problemów badawczych. Bayesian Data Analysis, Third Edition kontynuuje stosowane podejście do analizy z wykorzystaniem aktualnych metod bayesowskich. Autorzy - wszyscy liderzy w społeczności statystyków - wprowadzają podstawowe pojęcia z perspektywy analizy danych przed przedstawieniem zaawansowanych metod. W całym tekście liczne przykłady zaczerpnięte z rzeczywistych zastosowań i badań podkreślają wykorzystanie wnioskowania bayesowskiego w praktyce.
Nowości w trzecim wydaniu
⬤ Cztery nowe rozdziały poświęcone modelowaniu nieparametrycznemu.
⬤ Pokrycie słabo informatywnych priorytetów i priorytetów unikających granic.
⬤ Zaktualizowane omówienie walidacji krzyżowej i predykcyjnych kryteriów informacyjnych.
⬤ Ulepszone monitorowanie zbieżności i efektywne obliczenia wielkości próby dla symulacji iteracyjnej.
⬤ Prezentacje Hamiltonian Monte Carlo, wariacji Bayesa i propagacji oczekiwań.
⬤ Nowy i poprawiony kod oprogramowania.
Książka może być używana na trzy różne sposoby. Dla studentów studiów licencjackich wprowadza ona wnioskowanie bayesowskie od pierwszych zasad. Dla studentów studiów magisterskich, tekst przedstawia skuteczne, aktualne podejścia do modelowania i obliczeń bayesowskich w statystyce i dziedzinach pokrewnych. Dla badaczy stanowi on zbiór metod bayesowskich w statystyce stosowanej. Dodatkowe materiały, w tym zestawy danych użyte w przykładach, rozwiązania wybranych ćwiczeń i instrukcje oprogramowania, są dostępne na stronie internetowej książki.
