Bayes Rules! : An Introduction to Applied Bayesian Modeling
Johnson, Alicia A.; Ott, Miles Q.; Dogucu, Mine
Lingua: inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC, 2022
Serie: Libro 94 di 126 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
- Rilegato
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- Titolo
- Bayes Rules! : An Introduction to Applied Bayesian Modeling
- Autore
- Johnson, Alicia A.; Ott, Miles Q.; Dogucu, Mine
- Editore
- Chapman and Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032191597
- ISBN 13
- 9781032191591
- Serie
- Libro 94 di 126: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
An engaging, sophisticated, and fun introduction to the field of Bayesian statistics, Bayes Rules!: An Introduction to Applied Bayesian Modeling brings the power of modern Bayesian thinking, modeling, and computing to a broad audience. In particular, the book is an ideal resource for advanced undergraduate statistics students and practitioners with comparable experience. the book assumes that readers are familiar with the content covered in a typical undergraduate-level introductory statistics course. Readers will also, ideally, have some experience with undergraduate-level probability, calculus, and the R statistical software. Readers without this background will still be able to follow along so long as they
are eager to pick up these tools on the fly as all R code is provided.Bayes Rules! empowers readers to weave Bayesian approaches into their everyday practice. Discussions and applications are data driven. A natural progression from fundamental to multivariable, hierarchical models emphasizes a practical and generalizable model building process. The evaluation of these Bayesian models reflects the fact that a data analysis does not exist in a vacuum.
Features
• Utilizes data-driven examples and exercises.
• Emphasizes the iterative model building and evaluation process.
• Surveys an interconnected range of multivariable regression and classification models.
• Presents fundamental Markov chain Monte Carlo simulation.
• Integrates R code, including RStan modeling tools and the bayesrules package.
• Encourages readers to tap into their intuition and learn by doing.
• Provides a friendly and inclusive introduction to technical Bayesian concepts.
• Supports Bayesian applications with foundational Bayesian theory.
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Informazioni sull’autore
Alicia Johnson is an Associate Professor of Statistics at Macalester College in Saint Paul, Minnesota. She enjoys exploring and connecting students to Bayesian analysis, computational statistics, and the power of data in contributing to this shared world of ours.
Miles Ott is a Senior Data Scientist at The Janssen Pharmaceutical Companies of Johnson & Johnson. Prior to his current position, he taught at Carleton College, Augsburg University, and Smith College. He is interested in biostatistics, LGBTQ+ health research, analysis of social network data, and statistics/data science education. He blogs at milesott.com and tweets about statistics, gardening, and his dogs on Twitter.
Mine Dogucu is an Assistant Professor of Teaching in the Department of Statistics at University of California Irvine. She spends majority of her time thinking about what to teach, how to teach it, and what tools to use while teaching. She likes intersectional feminism, cats, and R Ladies. She tweets about statistics and data science education on Twitter.
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Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
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- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
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