Analisi dei dati bayesiani

Recensioni dei lettori

Il libro è un riferimento completo e aggiornato sull'analisi bayesiana dei dati, molto apprezzato dai lettori per la profondità e l'ampiezza degli argomenti trattati. È apprezzato per la chiarezza degli esempi, l'approccio pratico e l'ampia copertura delle tecniche bayesiane avanzate. Tuttavia, è stato notato che il libro richiede una solida preparazione in statistica e può essere eccessivo e prolisso, il che lo rende meno adatto ai principianti.

Il libro rappresenta un solido miglioramento rispetto alle edizioni precedenti, offrendo nuovi capitoli e un'appendice rielaborata. Viene definito il gold standard della statistica bayesiana, è ben scritto e copre in modo esauriente sia gli argomenti fondamentali che quelli avanzati. Include una grande quantità di esempi, esercizi e discussioni pratiche che ne migliorano la comprensione. I lettori ne apprezzano l'uso come fonte di riferimento.

Il libro non è adatto ai principianti perché presuppone una conoscenza preliminare e può essere difficile da seguire. Alcuni trovano il testo prolisso e ridondante, rendendo difficile la comprensione. Inoltre, sono state criticate le modifiche apportate al layout della versione Kindle e ci sono anche lamentele per i problemi di spedizione delle copie fisiche.

(basato su 79 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Bayesian Data Analysis

Contenuto del libro:

Vincitore del Premio De Groot 2016 della Società internazionale per l'analisi bayesiana.

Giunto alla sua terza edizione, questo libro classico è ampiamente considerato il testo leader sui metodi bayesiani, lodato per il suo approccio accessibile e pratico all'analisi dei dati e alla soluzione dei problemi di ricerca. Analisi dei dati bayesiani, terza edizione continua ad adottare un approccio applicato all'analisi utilizzando metodi bayesiani aggiornati. Gli autori, tutti leader nella comunità statistica, introducono i concetti di base da una prospettiva analitica dei dati prima di presentare i metodi avanzati. In tutto il testo, numerosi esempi tratti da applicazioni reali e dalla ricerca sottolineano l'uso dell'inferenza bayesiana nella pratica.

Novità della terza edizione

⬤ Quattro nuovi capitoli sulla modellazione non parametrica.

⬤ Copertura dei priori debolmente informativi e dei priori che evitano i limiti.

⬤ Discussione aggiornata della convalida incrociata e dei criteri di informazione predittiva.

⬤ Migliorato il monitoraggio della convergenza e il calcolo efficace della dimensione del campione per la simulazione iterativa.

⬤ Presentazioni di Hamiltonian Monte Carlo, Bayes variazionale e propagazione dell'aspettativa.

⬤ Codice software nuovo e rivisto.

Il libro può essere utilizzato in tre modi diversi. Per gli studenti universitari, introduce l'inferenza bayesiana partendo dai principi fondamentali. Per gli studenti laureati, il testo presenta gli approcci attuali ed efficaci alla modellazione e al calcolo bayesiano in statistica e nei campi correlati. Per i ricercatori, fornisce un assortimento di metodi bayesiani nella statistica applicata. Ulteriori materiali, tra cui i set di dati utilizzati negli esempi, le soluzioni di alcuni esercizi e le istruzioni per il software, sono disponibili sulla pagina web del libro.