Bayesovská analýza s Excelom a R

Recenzie čitateľov

Kniha ponúka komplexný prístup k pochopeniu bayesovskej štatistiky pomocou Excelu a R, čo je vhodné najmä pre tých, ktorí poznajú oba softvérové nástroje.

⬤ Skvelé príklady a vysvetlenia, ktoré zvyšujú teoretické pochopenie
⬤ vyzývajú čitateľov, aby prehodnotili svoje názory na frekvenčné a bayesovské teórie
⬤ dobre štruktúrované a pedagogicky zdôvodnené.

Obmedzená využiteľnosť pre tých, ktorí chcú používať len Excel, pretože veľká časť obsahu vyžaduje R; nemusí byť vhodná pre čitateľov, ktorí sa o R nezaujímajú.

(na základe 2 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Bayesian Analysis with Excel and R

Obsah knihy:

Využitie plného výkonu bayesovskej analýzy na získanie konkurenčnej výhody

Bayesovské metódy dokážu vyriešiť problémy, ktoré sa nedajú spoľahlivo vyriešiť iným spôsobom. Na základe vašich existujúcich analytických zručností a skúseností s programom Excel vám MVP programu Microsoft Excel Conrad Carlberg pomôže naplno využiť bayesovské možnosti programu Excel a prejsť k programu R, aby ste dokázali ešte viac.

Krok za krokom, na príkladoch z reálneho sveta, vám Carlberg ukáže, ako používať bayesovskú analytiku na riešenie širokej škály skutočných problémov. Carlberg objasňuje terminológiu, ktorá analytikov často mätie, poskytuje na stiahnutie pracovné zošity Excelu, ktoré si môžete ľahko prispôsobiť vlastným potrebám, a ponúka vzorový kód R, aby ste mohli využiť výhody balíka rethinking v R a jeho bránu do Stanu.

Keď začleníte tieto bayesovské prístupy do svojho súboru analytických nástrojov, vybudujete pre svoju organizáciu - a pre seba - silnú konkurenčnú výhodu.

⬤ Preskúmajte kľúčové myšlienky a stratégie, ktoré sú základom bayesovskej analýzy.

⬤ Rozlišujte prioritné, pravdepodobnostné a posteriórne rozdelenia a porovnajte algoritmy na riadenie vstupov pre výber vzoriek.

⬤ Používajte aproximáciu mriežky na riešenie jednoduchých jednorozmerných problémov a pochopte jej limity pri zvyšovaní parametrov.

⬤ Vykonajte komplexné simulácie a regresie pomocou kvadratickej aproximácie a funkcie quap Richarda McElreatha.

⬤ Spravujte textové hodnoty, ako keby boli číselné.

⬤ Učte sa dnes zlatý štandard Bayesovskej techniky vzorkovania: Markovovho reťazca Monte Carlo (MCMC).

⬤ Používajte MCMC na optimalizáciu rýchlosti vykonávania v problémoch s vysokou zložitosťou.

⬤ Zistite, kedy frekvenčné metódy zlyhávajú a kedy sú nevyhnutné bayesovské metódy - a kedy použiť obidve metódy súčasne.