Ocena:
Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 8 głosach.
Bayesian Statistics for Experimental Scientists: A General Introduction Using Distribution-Free Methods
Wprowadzenie do bayesowskiego podejścia do wnioskowania statystycznego, które wykazuje jego wyższość nad ortodoksyjnie częstochowską analizą statystyczną.
Książka ta oferuje wprowadzenie do bayesowskiego podejścia do wnioskowania statystycznego, ze szczególnym uwzględnieniem metod nieparametrycznych i bezrozkładowych. Obejmuje ona nie tylko dobrze rozwinięte metody wykonywania statystyk bayesowskich, ale także nowe narzędzia, które umożliwiają bayesowskie analizy statystyczne dla przypadków, które wcześniej nie miały pełnego rozwiązania bayesowskiego. Założeniem książki jest to, że istnieją fundamentalne problemy z ortodoksyjnymi częstościowymi analizami statystycznymi, które zniekształcają proces naukowy. Porównania metod bayesowskich i częstościowych ilustrują niedopasowanie między potrzebami naukowców eksperymentalnych w zakresie wnioskowania na podstawie danych a właściwościami standardowych narzędzi statystyki klasycznej.
Książka obejmuje najpierw elementarną teorię prawdopodobieństwa, model dwumianowy, model wielomianowy oraz metody porównywania różnych warunków eksperymentalnych lub grup. Następnie koncentruje się na statystykach wolnych od rozkładu, które opierają się na danych rangowych, analizując dane z badań eksperymentalnych i metod korelacyjnych opartych na rangach. Każdy rozdział zawiera ćwiczenia, które pomagają czytelnikom osiągnąć pełniejsze zrozumienie materiału.
Książka poświęca wiele uwagi nie tylko powiązaniu statystyki z praktykami w naukach eksperymentalnych, ale także teoretycznym podstawom statystyki. Częstotliwe praktyki statystyczne często naruszają ich własne założenia teoretyczne. Czytelnicy dowiedzą się, że piękno statystyki bayesowskiej polega na tym, że jest ona wewnętrznie spójnym systemem wnioskowania naukowego, który można udowodnić na podstawie teorii prawdopodobieństwa.
