統計反思:用R和Stan例解貝葉斯方法 (Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan)

[美] 理乍得·麥克爾里思(Richard McElreath) 著

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商品描述

“本書是一本有趣的書,以一種新的視角闡明瞭統計模型是什麽、為什麽以及如何建立統計模型。市面上像本書這樣通俗易懂,並且配有示例代碼可以在實踐的過程中學習的好書很罕見。”
          ——安德魯·格爾曼 (Andrew Gelman), 哥倫比亞大學
  本書能增加你對統計模型的理解和信心。現在,基於模型的統計對編程有基本的要求,本書能促使你一步一步地計算原本自動的過程。書中獨特的計算過程可確保你瞭解足夠的細節,以便你在建模工作中合理地選擇和解釋模型。
  本書從貝葉斯的角度介紹了廣義線性分層模型,通過貝葉斯概率和最大熵的基礎邏輯解釋模型,涵蓋從基礎的回歸分析到分層模型的內容。作者還討論了測量誤差、缺失數據,以及處理空間和網絡自相關的高斯過程模型。

  本書特色:
  •將代碼嵌入講解的正文,你能夠在閱讀的過程中實踐代碼並查看結果。
  •通過實際數據分析的例子來講解概念。
  •詳細地講解代碼,讓你能夠診斷並且糾正問題。
  •傳授重要但是不常見的編程技巧。
  •展示相同的數學模型如何能有不同的實踐方法。
  •在選讀部分提供更加詳細的數學解釋。
  •在作者的網站和Github頁面上提供相應的R包。