Bayesian Workflow
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Jun 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Wegmann1855, Zwiesel, GermaniaWegmann1855
Venditore AbeBooks dal 2 giugno 2022
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Neuware -Bayesian statistics and statistical practice have evolved over the years, driven by advancements in theory, methods, and computational tools. Bayesian Workflow explores the intricate workflows of applied Bayesian statistics, aiming to uncover the tacit knowledge often overlooked in published papers and textbooks. By systematizing the process of Bayesian model development, the book seeks to improve applied analyses and inspire future innovations in theory, methods, and software. It emphasizes the importance of iterative model building, model checking, computational troubleshooting, and simulated-data experimentation, offering a comprehensive perspective on statistical analysis.Through detailed examples and practical guidance, the book bridges the gap between theory and application, empowering practitioners and researchers to navigate the complexities of Bayesian inference. It is not a checklist or cookbook but a flexible framework for understanding and resolving challenges in statistical modeling and decision-making under uncertainty.Features - Covers all aspects of Bayesian statistical workflow, including model building, inference, validation, troubleshooting, and understanding - Demonstrates iterative model development and computational problem-solving through real-world case studies - Explores computational challenges, calibration checking, and connections between modeling and computation - Highlights the importance of checking models under diverse conditions to understand their limitations and improve their robustness - Discusses how Bayesian principles apply to non-Bayesian methods in statistics and machine learning - Includes code snippets, exercises, and links to full datasets and code in R and Stan, with applicability to other programming environments like Python and Julia This book is designed for practitioners of applied Bayesian statistics, particularly users of probabilistic programming languages such as Stan, as well as developers of methods and software tailored to these users. It also targets researchers in Bayesian theory and methods, offering insights into understudied aspects of statistical workflows. Instructors and students will find adaptable exercises and case studies to enhance their learning experience. Beyond Bayesian inference, the book's principles are relevant to users of non-Bayesian methods, making it a valuable resource for statisticians, data scientists, and machine learning professionals seeking to improve their modeling and decision-making processes.…
Codice articolo 9780367490140
- Titolo
- Bayesian Workflow
- Autore
- Daniel Simpson
- Editore
- Taylor & Francis Jun 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367490145
- ISBN 13
- 9780367490140
- Peso dell'articolo
- 1144 grammi
- Dimensioni
- 251x176x26 mm
Bayesian statistics and statistical practice have evolved over the years, driven by advancements in theory, methods, and computational tools. Bayesian Workflow explores the intricate workflows of applied Bayesian statistics, aiming to uncover the tacit knowledge often overlooked in published papers and textbooks. By systematizing the process of Bayesian model development, the book seeks to improve applied analyses and inspire future innovations in theory, methods, and software. It emphasizes the importance of iterative model building, model checking, computational troubleshooting, and simulated-data experimentation, offering a comprehensive perspective on statistical analysis.
Through detailed examples and practical guidance, the book bridges the gap between theory and application, empowering practitioners and researchers to navigate the complexities of Bayesian inference. It is not a checklist or cookbook but a flexible framework for understanding and resolving challenges in statistical modeling and decision-making under uncertainty.
Features
- Covers all aspects of Bayesian statistical workflow, including model building, inference, validation, troubleshooting, and understanding
- Demonstrates iterative model development and computational problem-solving through real-world case studies
- Explores computational challenges, calibration checking, and connections between modeling and computation
- Highlights the importance of checking models under diverse conditions to understand their limitations and improve their robustness
- Discusses how Bayesian principles apply to non-Bayesian methods in statistics and machine learning
- Includes code snippets, exercises, and links to full datasets and code in R and Stan, with applicability to other programming environments like Python and Julia
This book is designed for practitioners of applied Bayesian statistics, particularly users of probabilistic programming languages such as Stan, as well as developers of methods and software tailored to these users. It also targets researchers in Bayesian theory and methods, offering insights into understudied aspects of statistical workflows. Instructors and students will find adaptable exercises and case studies to enhance their learning experience. Beyond Bayesian inference, the book’s principles are relevant to users of non-Bayesian methods, making it a valuable resource for statisticians, data scientists, and machine learning professionals seeking to improve their modeling and decision-making processes.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Andrew Gelman is a professor of statistics and political science at Columbia University
Aki Vehtari is a professor of computer science at Aalto University
Richard McElreath is the director of the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology
Daniel Simpson is a machine learning engineer at dottxt
Charles Margossian is an assistant professor of statistics at the University of British Columbia
Yuling Yao is an assistant professor of statistics at the University of Texas
Lauren Kennedy is a senior lecturer in mathematical science at the University of Adelaide
Jonah Gabry is an applied statistics researcher at Columbia University
Paul-Christian Bürkner is a professor of statistics at TU Dortmund University
Martin Modrák is a researcher in bioinformatics at Charles University
Vianey Leos Barajas is an assistant professor of statistical sciences at the University of Toronto
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Zwiesel, Germania
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Die Schreibwaren sind im Büro, in der Schule und Zuhause allgegenwärtig und auch im Computerzeitalter nicht aus dem Alltag wegzudenken. Schreibwaren Wegmann ist Ihr Online Shop für Bürobedarf und Schulbedarf, der das ganze Sortiment an Büromaterial und Schulsachen zu günstigen Preisen online zu kaufen bietet. In unserem ständig wachsendem Angebot im Online Shop führen wir derzeit viele tausend Büroartikel, alles rund um die Schule, Bürotechnik, Büroeinrichtung bis hin zu ausgefallenen Geschenkartikeln und Postkarten, originell oder regional aus der Region Bayerischer Wald, Böhmerwald, Arberland und Zwiesel. Schreibwaren Wegmann ist Ihr Schreibwarengeschäft. Besuchen Sie uns gerne auch persönlich in unserem Schreibwarenladen in Zwiesel am Stadtplatz 6. Wir heißen Sie herzlich willkommen. Unsere Öffnungszeiten im Schreibwarengeschäft: Montag - Freitag : 07.30 - 19.00 Uhr, Samstag 07.30 - 16.00 Uhr. Und natürlich rund um die Uhr, 24/7, im Schreibwaren Online Shop.…
Informazioni sull’azienda del venditore
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Betriebsstätte:
Stadtplatz 6
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Effetti del recesso
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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 Wegmann1855, Zwiesel, Germany, +49 22609490, 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
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