Книга "Bayesian Modeling Using WinBUGS" - это практическое введение в принципы байесовского моделирования с использованием программного обеспечения WinBUGS. Автор предоставляет доступный подход к теме, предлагая читателям плавное введение в принципы байесовского моделирования с подробным руководством по практической реализации ключевых принципов. Книга начинается с основного введения в байесовское вывода и программное обеспечение WinBUGS, а затем переходит к ключевым темам, включая: алгоритмы Монте-Карло по схеме Маркова в байесовском выводе, обобщенные линейные модели, байесовские иерархические модели, предиктивное распределение и проверка модели, оценка байесовской модели и переменных. Вычислительные заметки и снимки экрана иллюстрируют использование как WinBUGS, так и программного обеспечения R для применения обсуждаемых техник. Упражнения в конце каждой главы позволяют читателям проверить свое понимание представленных концепций, а все наборы данных и код доступны на сайте, связанном с книгой. Не требуется большое знание теории вероятности и статистики, "Bayesian Modeling Using WinBUGS" служит отличной книгой для курсов по байесовской статистике на уровне бакалавриата и магистратуры. Книга также является ценным справочником для исследователей и практиков в области статистики, актуарной науки, медицины и социальных наук, которые используют WinBUGS в своей повседневной работе.
Электронная Книга «Bayesian Modeling Using WinBUGS - Ioannis Ntzoufras» написана автором Ioannis Ntzoufras в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470434543
Описание книги от Ioannis Ntzoufras
A hands-on introduction to the principles of Bayesian modeling using WinBUGS Bayesian Modeling Using WinBUGS provides an easily accessible introduction to the use of WinBUGS programming techniques in a variety of Bayesian modeling settings. The author provides an accessible treatment of the topic, offering readers a smooth introduction to the principles of Bayesian modeling with detailed guidance on the practical implementation of key principles. The book begins with a basic introduction to Bayesian inference and the WinBUGS software and goes on to cover key topics, including: Markov Chain Monte Carlo algorithms in Bayesian inference Generalized linear models Bayesian hierarchical models Predictive distribution and model checking Bayesian model and variable evaluation Computational notes and screen captures illustrate the use of both WinBUGS as well as R software to apply the discussed techniques. Exercises at the end of each chapter allow readers to test their understanding of the presented concepts and all data sets and code are available on the book's related Web site. Requiring only a working knowledge of probability theory and statistics, Bayesian Modeling Using WinBUGS serves as an excellent book for courses on Bayesian statistics at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also a valuable reference for researchers and practitioners in the fields of statistics, actuarial science, medicine, and the social sciences who use WinBUGS in their everyday work.
