BAYESIAN DATA ANALYSIS, 3RD EDN
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Beschreibung
"Bayesian Data Analysis, 3rd Edition" von Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari und Donald B. Rubin ist ein umfassendes Lehrbuch über die Anwendung der Bayesschen Statistik in der Datenanalyse. Das Buch bietet eine gründliche Einführung in die Prinzipien und Methoden der bayesschen Analyse und kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen. Die Autoren beginnen mit einer Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und die Grundlagen der Bayesschen Inferenz. Sie diskutieren verschiedene Modellierungsansätze und deren Anwendung auf reale Datenprobleme. Wichtige Themen sind unter anderem lineare und nichtlineare Modelle, hierarchische Modelle sowie Markov-Chain-Monte-Carlo-Methoden (MCMC) zur numerischen Berechnung komplexer posteriorer Verteilungen. Das Buch enthält zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Anwendungsbereichen wie Medizin, Sozialwissenschaften und Ingenieurwesen, um die Vielseitigkeit der Bayesschen Methoden zu veranschaulichen. Darüber hinaus werden auch fortgeschrittene Themen wie Modellprüfung und -vergleich sowie Entscheidungsanalyse behandelt. Mit seiner klaren Darstellung und zahlreichen Übungen richtet sich das Buch sowohl an Studenten als auch an Praktiker, die fundierte Kenntnisse in der Bayesschen Datenanalyse erwerben oder vertiefen möchten.
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