Produktbild: Doing Bayesian Data Analysis

Doing Bayesian Data Analysis A Tutorial with R, JAGS, and Stan

1

88,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.12.2014

Verlag

Academic Press

Seitenzahl

776

Maße (L/B/H)

24,1/19,5/4,5 cm

Gewicht

1762 g

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-12-405888-0

Beschreibung

Rezension

"Both textbook and practical guide, this work is an accessible account of Bayesian data analysis starting from the basics This edition is truly an expanded work and includes all new programs in JAGS and Stan designed to be easier to use than the scripts of the first edition, including when running the programs on your own data sets." --MAA Reviews

"fills a gaping hole in what is currently available, and will serve to create its own market" --Prof. Michael Lee, U. of Cal., Irvine; pres. Society for Mathematical Psych

"has the potential to change the way most cognitive scientists and experimental psychologists approach the planning and analysis of their experiments" --Prof. Geoffrey Iverson, U. of Cal., Irvine; past pres. Society for Mathematical Psych.

"better than others for reasons stylistic.... buy it -- it s truly amazin !" --James L. (Jay) McClelland, Lucie Stern Prof. & Chair, Dept. of Psych., Stanford U.

"the best introductory textbook on Bayesian MCMC techniques" --J. of Mathematical Psych.

"potential to change the methodological toolbox of a new generation of social scientists" --J. of Economic Psych.

"revolutionary" --British J. of Mathematical and Statistical Psych.

"writing for real people with real data. From the very first chapter, the engaging writing style will get readers excited about this topic" --PsycCritiques

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Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.12.2014

Verlag

Academic Press

Seitenzahl

776

Maße (L/B/H)

24,1/19,5/4,5 cm

Gewicht

1762 g

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-12-405888-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • ktech

    5/5

    24.04.2022

    Buch (Gebundene Ausgabe)

    Thomas Bayes wäre stolz

    Eines der besten Bücher zum Thema Bayesˋsche Statistik. Die R Sprache macht es vielleicht Anno 2022 nicht mehr so sexy, wie vor 3 Jahre, denn Python hat sich mittlerweile viel weiter verbreitet. Übertragen in anderen Sprachen halte ich für problemlos.

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  • 1. What's in This Book (Read This First!)

    PART I The Basics: Models, Probability, Bayes' Rule, and R
    2. Introduction: Credibility, Models, and Parameters
    3. The R Programming Language
    4. What Is This Stuff Called Probability?
    5. Bayes' Rule

    PART II All the Fundamentals Applied to Inferring a Binomial Probability
    6. Inferring a Binomial Probability via Exact Mathematical Analysis
    7. Markov Chain Monte Carlo
    8. JAGS
    9. Hierarchical Models
    10. Model Comparison and Hierarchical Modeling
    11. Null Hypothesis Significance Testing
    12. Bayesian Approaches to Testing a Point ("Null") Hypothesis
    13. Goals, Power, and Sample Size
    14. Stan

    PART III The Generalized Linear Model
    15. Overview of the Generalized Linear Model
    16. Metric-Predicted Variable on One or Two Groups
    17. Metric Predicted Variable with One Metric Predictor
    18. Metric Predicted Variable with Multiple Metric Predictors
    19. Metric Predicted Variable with One Nominal Predictor
    20. Metric Predicted Variable with Multiple Nominal Predictors
    21. Dichotomous Predicted Variable
    22. Nominal Predicted Variable
    23. Ordinal Predicted Variable
    24. Count Predicted Variable
    25. Tools in the Trunk