Использование байесовских методов для анализа данных существенно выросло в таких разных областях, как прикладная статистика, психология, экономика и медицинская наука. Книга "Байесовские модели для категориальных данных" ставит целью демистифицировать современные байесовские методы, сделав их доступными как для студентов, так и для исследователей. Уделяя основное внимание использованию статистических вычислений и анализу прикладных данных, эта книга дает всестороннее введение в байесовские методы анализа категориальных исходов.
В книге рассматриваются последние байесовские методики для категориальных исходов (двоичных, счетных и мультиномиальных данных); модели работы с пропущенными данными и нестандартные модели (ZIP и отрицательное биномиальное распределение); временные ряды и пространственно-временные модели для дискретных данных. Обсуждаются как одномерные, так и многомерные методы.
Книга содержит набор готовых примеров с задокументированным кодом WinBUGS, доступный для скачивания с FTP-сайта. Предыдущие две бестселлерные книги этого автора дали всестороннее введение в теорию и применение байесовских моделей. Данная книга продолжает развивать эту основу, рассматривая применение байесовских методов к категориальным или дискретным данным – одному из наиболее распространенных типов доступных данных. Ясный и логичный подход автора делает книгу доступной для широкого круга студентов и практиков, работающих с категориальными данными в медицине, социологии, психологии и эпидемиологии.
The use of systematic thinking for the assessment of data is frequently seen in all manner of areas, from practice statistics to psychological consideration to social sciences and health care study. Bayesian Model for Categorial Data endeavors to obviate the subconsciousness around modern systematic thinking, incorporating it into the reach of students as well as researchers. Focusing on the utilization of applying statistical computing and data scrutiny, this publication offers a compelling introduction to systematic thinking about categorical results.
Электронная Книга «Bayesian Models for Categorical Data» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470092385
Описание книги от Группа авторов
The use of Bayesian methods for the analysis of data has grown substantially in areas as diverse as applied statistics, psychology, economics and medical science. Bayesian Methods for Categorical Data sets out to demystify modern Bayesian methods, making them accessible to students and researchers alike. Emphasizing the use of statistical computing and applied data analysis, this book provides a comprehensive introduction to Bayesian methods of categorical outcomes. * Reviews recent Bayesian methodology for categorical outcomes (binary, count and multinomial data). * Considers missing data models techniques and non-standard models (ZIP and negative binomial). * Evaluates time series and spatio-temporal models for discrete data. * Features discussion of univariate and multivariate techniques. * Provides a set of downloadable worked examples with documented WinBUGS code, available from an ftp site. The author's previous 2 bestselling titles provided a comprehensive introduction to the theory and application of Bayesian models. Bayesian Models for Categorical Data continues to build upon this foundation by developing their application to categorical, or discrete data – one of the most common types of data available. The author's clear and logical approach makes the book accessible to a wide range of students and practitioners, including those dealing with categorical data in medicine, sociology, psychology and epidemiology.
