Statystyka bayesowska dla nauk społecznych

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Bayesian Statistics for the Social Sciences

Zawartość książki:

Drugie wydanie tej praktycznej książki umożliwia badaczom nauk społecznych zastosowanie najnowszych metodologii bayesowskich do analizy danych. Zawiera nowe rozdziały na temat niepewności modelu, bayesowskiego wyboru zmiennych i rzadkości oraz bayesowskiego przepływu pracy dla modelowania statystycznego. Drugie wydanie w jasny sposób wyjaśnia częstościowe i epistemiczne prawdopodobieństwo oraz rozkłady predykcyjne, kładąc nacisk na wykorzystanie pakietu oprogramowania open source RStan. Tekst obejmuje Hamiltonian Monte Carlo, bayesowską regresję liniową i uogólnione modele liniowe, ocenę i porównanie modeli, modelowanie wielopoziomowe, modele dla ciągłych i kategorycznych zmiennych ukrytych, brakujące dane i wiele innych. Pojęcia są w pełni zilustrowane przykładami z dużych baz danych edukacyjnych i nauk społecznych, takich jak Program for International Student Assessment i Early Childhood Longitudinal Study. Kod RStan z adnotacjami pojawia się w wyświetlanych ramkach; towarzysząca strona internetowa ( www.guilford.com/kaplan-materials ) zawiera zestawy danych i kod dla przykładów z książki.

Nowości w tym wydaniu.

*Wykorzystuje interfejs R do Stan - szybszy i bardziej stabilny niż wcześniej dostępne oprogramowanie bayesowskie - dla większości omawianych aplikacji.

*Pokrycie Hamiltonian MC; reguła Cromwella; prior Jeffreysa; prior LKJ dla macierzy korelacji; ocena i porównanie modeli, z krytyką bayesowskiego kryterium informacyjnego; wariacyjny Bayes jako alternatywa dla próbkowania Monte Carlo w łańcuchu Markowa (MCMC); i inne nowe tematy.

*Rozdziały poświęcone bayesowskiej selekcji zmiennych i rzadkości, niepewności modelu i uśrednianiu modeli oraz bayesowskiemu przepływowi pracy w modelowaniu statystycznym.