Statistical Rethinking

Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan, Tweede Editie, is een leerwerk dat kennis en vertrouwen opbouwt in statistische modellering. Het boek zet lezers aan tot stap-voor-stap berekeningen en biedt een unieke computationele aanpak die hun begrip van details vergroot. Het behandelt concepten zoals causaliteit en gegeneraliseerde lineaire multilevel modellen vanuit een eenvoudige Bayesiaanse invalshoek, met aandacht voor informatie-theorie en maximum entropy. De kern varieert van basisregressie tot geavanceerde multilevel modellen en bespreekt ook meetfout, ontbrekende data en Gaussian process modellen voor ruimtelijke en fylogenetische verstoringen. De tweede editie legt extra nadruk op het directed acyclic graph (DAG) model voor causal inference en bevat nieuwe materie over prior distributies, splines, geordende categorische voorspellers, sociale relaties modellen, cross-validatie, importance sampling, instrumentele variabelen en Hamiltonian Monte Carlo. Het eindigt met een volledig nieuw hoofdstuk beyond generalized linear modeling en laat zien hoe domeinspecifieke wetenschappelijke modellen kunnen worden geïntegreerd in statistische analyses.

Kenmerken

• Verandert theorie naar praktijk met werkende code
• Causal inference via DAGs in voorbeelden
• Van basisregressie tot multilevel modellen
• Nieuwe hoofdstukken over prior distributies en splines
• Analyse met dagitty en Hamiltonian Monte Carlo

Technische specificaties

Pagina’s: 594. Editie: 2. Hardcover.