Bayesian Essentials With R (springer Texts In Statistics)

Descripción

LIBROS
-----------------------------------------------------------------------------
---------------------- TIEMPOS DE ENVÍO ------------------------
--------------------------- DE 4 A 8 DÍAS ---------------------------
---------- HÁBILES A CIUDADES PRINCIPALES -----------
-----------------------------------------------------------------------------


--TITULO--
Esenciales bayesianos con textos r springer en estadística

--TITULO--
Bayesian Essentials with R (Springer Texts in Statistics)


--DESCRIPCIÓN LARGA--
Revisión “El material cubierto es quizás bastante ambicioso y abarca más que un curso introductorio de estadísticas bayesianas Los estudiantes de doctorado y todos aquellos que quieran revisar los detalles computacionales del enfoque bayesiano encontrarán el libro muy útil e interesante Muchos investigadores que utilizan enfoques bayesianos solo a través de Winbugs tal vez encuentren este libro como un excelente compañero de cómo funcionan realmente los métodos y obtienen una visión de esto (Dimitris Karlis, zbMATH 138062005, 2018) Este libro es muy útil y útil Introducción a los métodos bayesianos de análisis de datos Descubrí que el uso de R, el código en el libro y el paquete complementario R, sin bayess, son útiles para aquellos que desean comenzar a usar los métodos bayesianos en el análisis de datos En general, este es un libro sólido y bien vale la pena considerarlo por parte de la audiencia a la que está destinado ” (David E Booth, Technometrics, Vol 58 (3), agosto de 2016)“ El libro Bayesian Essentials de JeanMichel Marin y Christian P Robert con R proporciona una entrada maravillosa al modelado estadístico y al análisis bayesiano En general, este es un libro bien escrito y conciso que combina ideas teóricas con una amplia gama de aplicaciones prácticas de una manera excelente En consecuencia, puede ser muy útil para los investigadores que necesitan usar herramientas bayesianas para analizar sus conjuntos de datos y profesores que tienen que enseñar o estudiantes inscritos en un curso introductorio sobre estadísticas bayesianas (Ana Corberán Vallet, Biometrical Journal, Vol 58 (2 ), 2016) Revisión Este texto se centra en el proceso de análisis bayesiano al integrar la teoría, los métodos y la computación bayesianos para resolver aplicaciones de datos reales Sorprendentemente, esto se logra de una manera directa y fácil de entender Comienza con una introducción a los métodos bayesianos en modelos normales simples y termina con aplicaciones sofisticadas en el análisis de imágenes Cada capítulo incluye aplicaciones de datos reales y un extenso código R que implementa los métodos, todos los cuales se incluyen en el paquete R de Bayess asociado El texto es ideal para su uso como una introducción a los métodos bayesianos y la computación en las clases de pregrado Galin Jones, Escuela de Estadística, Bayesian Essentials de la Universidad de Minnesota se puede dividir en dos partes i) modelos lineales básicos y lineales generalizados, después de una introducción concisa y útil al paquete R relacionado, y ii) estructuras de modelado más avanzadas, tales como Como mezclas, series de tiempo y análisis de imágenes Para los estudiantes graduados, este libro será útil cuando lea capítulos o secciones y luego ejecute el paquete R que acompaña Hedibert Freitas Lopes, profesor de estadística y econometría, INSPER Institute of Education and Research Ver Editorial Reviews

Peso del Producto: 1 Libra