Эта книга предлагает доступный подход к Байесовским вычислениям и анализу данных, с акцентом на интерпретацию реальных наборов данных. Следуя традиции успешного первого издания, эта книга нацелена на то, чтобы сделать широкий спектр статистических моделирующих приложений доступными с использованием проверенного кода, который может быть легко адаптирован для собственных приложений читателя. Второе издание было тщательно переработано и обновлено с учетом достижений в этой области. Добавлен новый набор примеров. Новшеством первого издания было освещение статистического моделирования с использованием WinBUGS и OPENBUGS. Эта особенность сохраняется в новом издании вместе с примерами использования R для расширения охвата и полноты изложения.
This book gives you an approach to doing Bayesian Computational thinking and Data Analysis, putting special emphasis on reading actual datasets. It is just like the popular first edition, trying to make an extremely vast array of Statistical Modeling applications available through examples that work well and can easily enhance another user's projects. This new edition was completely re-arranged and refreshed to include more about new developments in the area. A set of new examples are also presented. One important feature of the earlier version was modeling statistics using WinBUGS (also known as OPENBUGS) and R. This technique continues to be present in this new edtion along with installing them as an example to a wider audience and for total covering.
Электронная Книга «Applied Bayesian Modelling - Peter Congdon» написана автором Peter Congdon в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118895054
Описание книги от Peter Congdon
This book provides an accessible approach to Bayesian computing and data analysis, with an emphasis on the interpretation of real data sets. Following in the tradition of the successful first edition, this book aims to make a wide range of statistical modeling applications accessible using tested code that can be readily adapted to the reader's own applications. The second edition has been thoroughly reworked and updated to take account of advances in the field. A new set of worked examples is included. The novel aspect of the first edition was the coverage of statistical modeling using WinBUGS and OPENBUGS. This feature continues in the new edition along with examples using R to broaden appeal and for completeness of coverage.
