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John K. Kruschke
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Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan (English Edition) 2nd 版, Kindle版

英語版 John Kruschke (著) 形式: Kindle版
4.7 5つ星のうち4.7 179個の評価
すべての形式と版を表示

Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan, Second Edition provides an accessible approach for conducting Bayesian data analysis, as material is explained clearly with concrete examples. Included are step-by-step instructions on how to carry out Bayesian data analyses in the popular and free software R and WinBugs, as well as new programs in JAGS and Stan. The new programs are designed to be much easier to use than the scripts in the first edition. In particular, there are now compact high-level scripts that make it easy to run the programs on your own data sets.

The book is divided into three parts and begins with the basics: models, probability, Bayes’ rule, and the R programming language. The discussion then moves to the fundamentals applied to inferring a binomial probability, before concluding with chapters on the generalized linear model. Topics include metric-predicted variable on one or two groups; metric-predicted variable with one metric predictor; metric-predicted variable with multiple metric predictors; metric-predicted variable with one nominal predictor; and metric-predicted variable with multiple nominal predictors. The exercises found in the text have explicit purposes and guidelines for accomplishment.

This book is intended for first-year graduate students or advanced undergraduates in statistics, data analysis, psychology, cognitive science, social sciences, clinical sciences, and consumer sciences in business.

  • Accessible, including the basics of essential concepts of probability and random sampling
  • Examples with R programming language and JAGS software
  • Comprehensive coverage of all scenarios addressed by non-Bayesian textbooks: t-tests, analysis of variance (ANOVA) and comparisons in ANOVA, multiple regression, and chi-square (contingency table analysis)
  • Coverage of experiment planning
  • R and JAGS computer programming code on website
  • Exercises have explicit purposes and guidelines for accomplishment
  • Provides step-by-step instructions on how to conduct Bayesian data analyses in the popular and free software R and WinBugs
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  1. ISBN-13
    978-0124058880
  2. 版
    第2
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    Academic Press
  5. 発売日
    2014/11/11
  6. 言語
    英語
  7. ファイルサイズ
    27331 KB
  8. すべての詳細を表示
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商品の説明

レビュー

"Both textbook and practical guide, this work is an accessible account of Bayesian data analysis starting from the basics…This edition is truly an expanded work and includes all new programs in JAGS and Stan designed to be easier to use than the scripts of the first edition, including when running the programs on your own data sets." --MAA Reviews

"fills a gaping hole in what is currently available, and will serve to create its own market" --Prof. Michael Lee, U. of Cal., Irvine; pres. Society for Mathematical Psych

"has the potential to change the way most cognitive scientists and experimental psychologists approach the planning and analysis of their experiments" --Prof. Geoffrey Iverson, U. of Cal., Irvine; past pres. Society for Mathematical Psych.

"better than others for reasons stylistic.... buy it -- it’s truly amazin’!" --James L. (Jay) McClelland, Lucie Stern Prof. & Chair, Dept. of Psych., Stanford U.

"the best introductory textbook on Bayesian MCMC techniques" --J. of Mathematical Psych.

"potential to change the methodological toolbox of a new generation of social scientists" --J. of Economic Psych.

"revolutionary" --British J. of Mathematical and Statistical Psych.

"writing for real people with real data. From the very first chapter, the engaging writing style will get readers excited about this topic" --PsycCritiques

著者について

John K. Kruschke is Professor of Psychological and Brain Sciences, and Adjunct Professor of Statistics, at Indiana University in Bloomington, Indiana, USA. He is eight-time winner of Teaching Excellence Recognition Awards from Indiana University. He won the Troland Research Award from the National Academy of Sciences (USA), and the Remak Distinguished Scholar Award from Indiana University. He has been on the editorial boards of various scientific journals, including Psychological Review, the Journal of Experimental Psychology: General, and the Journal of Mathematical Psychology, among others.

After attending the Summer Science Program as a high school student and considering a career in astronomy, Kruschke earned a bachelor's degree in mathematics (with high distinction in general scholarship) from the University of California at Berkeley. As an undergraduate, Kruschke taught self-designed tutoring sessions for many math courses at the Student Learning Center. During graduate school he attended the 1988 Connectionist Models Summer School, and earned a doctorate in psychology also from U.C. Berkeley. He joined the faculty of Indiana University in 1989. Professor Kruschke's publications can be found at his Google Scholar page. His current research interests focus on moral psychology.

Professor Kruschke taught traditional statistical methods for many years until reaching a point, circa 2003, when he could no longer teach corrections for multiple comparisons with a clear conscience. The perils of p values provoked him to find a better way, and after only several thousand hours of relentless effort, the 1st and 2nd editions of Doing Bayesian Data Analysis emerged.

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B00PYZ2VR6
  • 出版社 ‏ : ‎ Academic Press; 第2版 (2014/11/11)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2014/11/11
  • 言語 ‏ : ‎ 英語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 27331 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 746ページ
  • カスタマーレビュー:
    4.7 5つ星のうち4.7 179個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

klingen lassen
5つ星のうち5.0 直感的な理解を助ける説明
2017年7月20日に日本でレビュー済み
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階層ベイズモデルの直感的な理解と、JAGSの独習にとても役立っています。あまり読んでないが、前半にはベイズ統計学の基本的な事項の説明もあります。
役に立った
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すべてのレビューを日本語に翻訳
Sergio
5つ星のうち5.0 Mucho mejor de lo que esperaba
2023年6月27日にメキシコでレビュー済み
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Este libro rebasó mis expectativas. Es una excelente introducción a la estadística bayesiana con una pedagogía notable. Al autor de este libro, si alguna vez lees este comentario, gracias por este hermoso trabajo.
レポート
Gonzalo P.
5つ星のうち5.0 Muy didáctico y completo
2024年3月18日にスペインでレビュー済み
Amazonで購入
Éste fue mi libro en la carrera para la asignatura de Probabilidad e Inferencia Bayesiana. Si entiendes inglés, es una joya.
レポート
jds
5つ星のうち5.0 excellent
2022年11月23日に英国でレビュー済み
Amazonで購入
Best book on Bayesian analyses I know.
レポート
Claudio Laudani
5つ星のうち5.0 Not only Bayesian (even if it looks like)
2021年8月11日にイタリアでレビュー済み
Amazonで購入
An exceptional book. Even if it is presented as a "Bayesian" book, it actually has way more stathistical insight than you can expect only by the (cute) cover.

Firstly: since bayesian analysis is based on probability, the book will you teach probability from its basis.

Second: since it would be useless to only know probability theory without knowing how ot apply it, the book also teach you regressions theory and how to develop in a bayesian way.

Third: the book also ansewer to the big question that any statistician or future statistician may encounter: "Why shoul ìd I bother with Bayesian analysis?" by giving you examples on what are the main differences with the classical frequentist approach.

A must have for any researcher who need to apply statisthic in his every-day job or research.
レポート
Jamie
5つ星のうち5.0 Excellent coverage of a powerful analytic approach
2019年3月27日にドイツでレビュー済み
Amazonで購入
This book serves as an excellent introduction to the theory and practice of Bayesian estimation as an analytic approach. The writing is generally very clear and well organised. As someone who is not particularly well versed in what for some might be quite basic calculus, some of the mathematical exposition was a little bit beyond me, but the chapters serve very well on a second reading. The companion programs give you an excellent way to really test out and run/adapt what you have learnt in the book to apply it to your own data.
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