Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Richard McElreath (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany)
Lingua: inglese
Editore: Apple Academic Press Inc., Canada, Oakville, 2015
- Brossura
- Usato
Da: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Regno UnitoWorldofBooks
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Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan builds readers knowledge of and confidence in statistical modeling. Reflecting the need for even minor programming in todays model-based statistics, the book pushes readers to perform step-by-step calculations that are usually automated. This unique computational approach ensures that readers understand enough of the details to make reasonable choices and interpretations in their own modeling work. The text presents generalized linear multilevel models from a Bayesian perspective, relying on a simple logical interpretation of Bayesian probability and maximum entropy. It covers from the basics of regression to multilevel models. The author also discusses measurement error, missing data, and Gaussian process models for spatial and network autocorrelation. By using complete R code examples throughout, this book provides a practical foundation for performing statistical inference. Designed for both PhD students and seasoned professionals in the natural and social sciences, it prepares them for more advanced or specialized statistical modeling. Web ResourceThe book is accompanied by an R package (rethinking) that is available on the authors website and GitHub. The two core functions (map and map2stan) of this package allow a variety of statistical models to be constructed from standard model formulas. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.…
Codice articolo GOR009934842
- Titolo
- Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
- Autore
- Richard McElreath (Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany)
- Editore
- Apple Academic Press Inc., Canada, Oakville
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1482253445
- ISBN 13
- 9781482253443
- Peso dell'articolo
- 1179 grammi
- Dimensioni
- 178.0 x 254.0
Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan builds readers’ knowledge of and confidence in statistical modeling. Reflecting the need for even minor programming in today’s model-based statistics, the book pushes readers to perform step-by-step calculations that are usually automated. This unique computational approach ensures that readers understand enough of the details to make reasonable choices and interpretations in their own modeling work.
The text presents generalized linear multilevel models from a Bayesian perspective, relying on a simple logical interpretation of Bayesian probability and maximum entropy. It covers from the basics of regression to multilevel models. The author also discusses measurement error, missing data, and Gaussian process models for spatial and network autocorrelation.
By using complete R code examples throughout, this book provides a practical foundation for performing statistical inference. Designed for both PhD students and seasoned professionals in the natural and social sciences, it prepares them for more advanced or specialized statistical modeling.
Web ResourceThe book is accompanied by an R package (rethinking) that is available on the author’s website and GitHub. The two core functions (map and map2stan) of this package allow a variety of statistical models to be constructed from standard model formulas.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Richard McElreath is the director of the Department of Human Behavior, Ecology, and Culture at the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology. He is also a professor in the Department of Anthropology at the University of California, Davis. His work lies at the intersection of evolutionary and cultural anthropology, specifically how the evolution of fancy social learning in humans accounts for the unusual nature of human adaptation and extraordinary scale and variety of human societies.
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