Bayesian Ideas and Data Analysis

Enfatizzare l'uso di WinBUGS e R per analizzare dati reali Idee bayesiane e analisi dei dati: un'introduzione per scienziati e statistici presenta strumenti statistici per affrontare questioni scientifiche. Evidenzia le questioni fondamentali della statistica, l'importanza di fare previsioni accurate e la necessità per scienziati e statistici di collaborare nell'analisi dei dati. Il codice WinBUGS fornito offre una comoda piattaforma per modellare e analizzare un'ampia gamma di dati. I primi cinque capitoli del libro contengono materiale di base che spazia dalle idee bayesiane, ai calcoli e all'inferenza di base, compresa la modellazione di dati campione di uno e due modelli di campionamento tradizionali. Il testo copre poi i metodi Monte Carlo come la simulazione Monte Carlo a catena di Markov (MCMC). Dopo aver discusso le strutture lineari nella regressione, presenta la regressione binomiale, la regressione normale, l'analisi della varianza e la regressione di Poisson prima di estendere questi metodi per gestire i dati correlati. Gli autori esaminano anche l'analisi della sopravvivenza e i test diagnostici binari. Un capitolo complementare sui test diagnostici per ottenere risultati continui è disponibile sul sito web del libro. L'ultimo capitolo sull'inferenza non parametrica esplora la stima della densità e la modellazione di regressione flessibile delle funzioni medie. L'appropriata analisi statistica dei dati implica uno sforzo collaborativo tra scienziati e statistici. Esemplificando questo approccio, Bayesian Ideas and Data Analysis si concentra sugli strumenti e sui concetti necessari per la modellazione e l'analisi dei dati scientifici. I set di dati e i codici sono forniti su un sito web supplementare. . Lingua: Inglese