Data Analysis

A Bayesian Tutorial

Author: Devinderjit Sivia,John Skilling

Publisher: Oxford University Press

ISBN: 0198568312

Category: Mathematics

Page: 246

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Statistics lectures have been a source of much bewilderment and frustration for generations of students. This book attempts to remedy the situation by expounding a logical and unified approach to the whole subject of data analysis. This text is intended as a tutorial guide for senior undergraduates and research students in science and engineering. After explaining the basic principles of Bayesian probability theory, their use is illustrated with a variety of examples ranging from elementary parameter estimation to image processing. Other topics covered include reliability analysis, multivariate optimization, least-squares and maximum likelihood, error-propagation, hypothesis testing, maximum entropy and experimental design. The Second Edition of this successful tutorial book contains a new chapter on extensions to the ubiquitous least-squares procedure, allowing for the straightforward handling of outliers and unknown correlated noise, and a cutting-edge contribution from John Skilling on a novel numerical technique for Bayesian computation called 'nested sampling'.
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Doing Bayesian Data Analysis

A Tutorial with R, JAGS, and Stan

Author: John Kruschke

Publisher: Academic Press

ISBN: 0124059163

Category: Mathematics

Page: 776

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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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Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Author: Robert Hafner

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3709169445

Category: Mathematics

Page: 512

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Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.
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Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences

A Comparative Approach with Mathematica® Support

Author: Phil Gregory

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 113944428X

Category: Mathematics

Page: N.A

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Bayesian inference provides a simple and unified approach to data analysis, allowing experimenters to assign probabilities to competing hypotheses of interest, on the basis of the current state of knowledge. By incorporating relevant prior information, it can sometimes improve model parameter estimates by many orders of magnitude. This book provides a clear exposition of the underlying concepts with many worked examples and problem sets. It also discusses implementation, including an introduction to Markov chain Monte-Carlo integration and linear and nonlinear model fitting. Particularly extensive coverage of spectral analysis (detecting and measuring periodic signals) includes a self-contained introduction to Fourier and discrete Fourier methods. There is a chapter devoted to Bayesian inference with Poisson sampling, and three chapters on frequentist methods help to bridge the gap between the frequentist and Bayesian approaches. Supporting Mathematica® notebooks with solutions to selected problems, additional worked examples, and a Mathematica tutorial are available at www.cambridge.org/9780521150125.
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Bayesian Reasoning in Data Analysis

A Critical Introduction

Author: Giulio D'Agostini

Publisher: World Scientific

ISBN: 9814486094

Category: Mathematics

Page: 352

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This book provides a multi-level introduction to Bayesian reasoning (as opposed to “conventional statistics”) and its applications to data analysis. The basic ideas of this “new” approach to the quantification of uncertainty are presented using examples from research and everyday life. Applications covered include: parametric inference; combination of results; treatment of uncertainty due to systematic errors and background; comparison of hypotheses; unfolding of experimental distributions; upper/lower bounds in frontier-type measurements. Approximate methods for routine use are derived and are shown often to coincide — under well-defined assumptions! — with “standard” methods, which can therefore be seen as special cases of the more general Bayesian methods. In dealing with uncertainty in measurements, modern metrological ideas are utilized, including the ISO classification of uncertainty into type A and type B. These are shown to fit well into the Bayesian framework. Contents: Critical Review and Outline of the Bayesian Alternative:Uncertainty in Physics and the Usual Methods of Handling ItA Probabilistic Theory of Measurement UncertaintyA Bayesian Primer:Subjective Probability and Bayes' TheoremProbability Distributions (A Concise Reminder)Bayesian Inference of Continuous QuantitiesGaussian LikelihoodCounting ExperimentsBypassing Bayes' Theorem for Routine ApplicationsBayesian UnfoldingFurther Comments, Examples and Applications:Miscellanea on General Issues in Probability and InferenceCombination of Experimental Results: A Closer LookAsymmetric Uncertainties and Nonlinear PropagationWhich Priors for Frontier Physics?Conclusion:Conclusions and Bibliography Readership: Graduate students and researchers interested in probability and statistics and their applications in science, particularly the evaluation of uncertainty in measurements. Keywords:Probability;Bayesian Statistics;Error Theory;Measurement Uncertainty;MetrologyReviews:“… statistics textbooks must take seriously the need to teach the foundations of statistical reasoning from the beginning … D'Agostini's new book does this admirably, building an edifice of Bayesian statistical reasoning in the physical sciences on solid foundations.”Journal of the American Statistical Association
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Mathematik für Ingenieure

Author: Joachim Erven,Dietrich Schwägerl

Publisher: Walter de Gruyter

ISBN: 3486707965

Category: Mathematics

Page: 449

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Mathematik - muss das sein? Ja, und mit den Beispielen in diesem Buch macht's sogar Spaß. Denn hier wird Mathematik anhand alltäglicher Probleme erklärt. So lassen sich mathematische Grundlagen darstellen und Methoden und Werkzeuge entwickeln. Die ganze fürs Studium notwendige Mathematik wird anwendbar präsentiert. Zahlreiche Bilder und ausführlich durchgerechnete Beispiele veranschaulichen den Stoff; viele Übungsaufgaben mit Lösungen machen fit für die Prüfung.
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Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
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Statistik: Klassisch oder Bayes

Zwei Wege im Vergleich

Author: Wolfgang Tschirk

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642543855

Category: Mathematics

Page: 166

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Die schließende Statistik ist die Wissenschaft davon, aus einer Stichprobe auf die Gesamtheit zu schließen. In ihr gibt es zwei vorherrschende Lehren: die klassische Statistik und die Bayes-Statistik. Die klassische Statistik verwendet zum Schätzen von Parametern und zum Testen von Hypothesen nur die Stichprobe; die bayessche stellt zusätzlich in Rechnung, was man sonst noch über das Problem weiß oder annimmt. Das hängt mit unterschiedlichen Meinungen darüber zusammen, was Wahrscheinlichkeit bedeutet: relative Häufigkeit in Zufallsexperimenten (die klassische Sicht) oder einen Ausdruck des Wissens (die bayessche). Dieses Buch soll die Standpunkte klären und prüfen: Ausgehend vom jeweiligen Wahrscheinlichkeitsbegriff werden klassische und bayessche Methoden entwickelt und auf Schätz- und Testprobleme angewandt, wobei Gemeinsamkeiten und Unterschiede hervorgehoben werden und besonderes Augenmerk auf die Interpretation der Ergebnisse gerichtet ist.
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Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker

Monographie

Author: G. Bohm,G. Zech

Publisher: N.A

ISBN: 9783540257592

Category:

Page: 400

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Die Einf]hrung in die Statistik und Messwertanalyse f]r Physiker richtet sich weniger an mathematischen \berlegungen aus, sondern stellt die praktische Anwendung in den Vordergrund und schdrft die Intuition experimentelle Ergebnisse richtig einzuschdtzen. Zahlreiche ausf]hrlich betrachtete Beispiele dienen dazu, hdufig bei der Datenanalyse gemachte Fehler zu vermeiden (unsinnige Anwendung des Chi-Quadrattests, Funktionenanpassung bei falscher Parametrisierung, Entfaltung mit willk]rlicher Regularisierung). Ein besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich von Daten mit Monte-Carlo-Simulationen gelenkt. Moderne Experimente kommen nicht ohne Simulation aus. Deshalb ist es wichtig zu wissen, wie Parameteranpassungen und Entfaltungen in diesem Fall durchgef]rt werden. Au_erdem werden den Studierenden moderne Entwicklungen der Statistik nahegebracht, die in dlteren Lehrb]chern nicht behandelt werden.
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Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

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Daten, Daten, Daten ?, Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensï¿1⁄2tze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafï¿1⁄2r notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So kï¿1⁄2nnen Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten ï¿1⁄2bertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlï¿1⁄2sse und Konsequenzen ziehen.
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Essential Mathematical Methods for the Physical Sciences

Author: K. F. Riley,M. P. Hobson

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 1139492942

Category: Science

Page: N.A

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The mathematical methods that physical scientists need for solving substantial problems in their fields of study are set out clearly and simply in this tutorial-style textbook. Students will develop problem-solving skills through hundreds of worked examples, self-test questions and homework problems. Each chapter concludes with a summary of the main procedures and results and all assumed prior knowledge is summarized in one of the appendices. Over 300 worked examples show how to use the techniques and around 100 self-test questions in the footnotes act as checkpoints to build student confidence. Nearly 400 end-of-chapter problems combine ideas from the chapter to reinforce the concepts. Hints and outline answers to the odd-numbered problems are given at the end of each chapter, with fully-worked solutions to these problems given in the accompanying Student Solutions Manual. Fully-worked solutions to all problems, password-protected for instructors, are available at www.cambridge.org/essential.
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Die Berechnung der Zukunft

Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller

Author: Nate Silver

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641112702

Category: Business & Economics

Page: 656

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Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!
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Bayesian Analysis with Python

Author: Osvaldo Martin

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1785889850

Category: Computers

Page: 282

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Unleash the power and flexibility of the Bayesian framework About This Book Simplify the Bayes process for solving complex statistical problems using Python; Tutorial guide that will take the you through the journey of Bayesian analysis with the help of sample problems and practice exercises; Learn how and when to use Bayesian analysis in your applications with this guide. Who This Book Is For Students, researchers and data scientists who wish to learn Bayesian data analysis with Python and implement probabilistic models in their day to day projects. Programming experience with Python is essential. No previous statistical knowledge is assumed. What You Will Learn Understand the essentials Bayesian concepts from a practical point of view Learn how to build probabilistic models using the Python library PyMC3 Acquire the skills to sanity-check your models and modify them if necessary Add structure to your models and get the advantages of hierarchical models Find out how different models can be used to answer different data analysis questions When in doubt, learn to choose between alternative models. Predict continuous target outcomes using regression analysis or assign classes using logistic and softmax regression. Learn how to think probabilistically and unleash the power and flexibility of the Bayesian framework In Detail The purpose of this book is to teach the main concepts of Bayesian data analysis. We will learn how to effectively use PyMC3, a Python library for probabilistic programming, to perform Bayesian parameter estimation, to check models and validate them. This book begins presenting the key concepts of the Bayesian framework and the main advantages of this approach from a practical point of view. Moving on, we will explore the power and flexibility of generalized linear models and how to adapt them to a wide array of problems, including regression and classification. We will also look into mixture models and clustering data, and we will finish with advanced topics like non-parametrics models and Gaussian processes. With the help of Python and PyMC3 you will learn to implement, check and expand Bayesian models to solve data analysis problems. Style and approach Bayes algorithms are widely used in statistics, machine learning, artificial intelligence, and data mining. This will be a practical guide allowing the readers to use Bayesian methods for statistical modelling and analysis using Python.
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Wahrscheinlichkeitsrechnung fÃ1⁄4r Dummies

Author: Deborah J. Rumsey

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527805494

Category: Mathematics

Page: 374

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Die Wahrscheinlichkeitsrechnung wird in der Schule oft nur beilï¿1⁄2ufig behandelt, dabei handelt es sich um ein besonders spannendes und alltagstaugliches Teilgebiet der Mathematik. Fï¿1⁄2r alle, die ï¿1⁄2ber dieses Thema noch etwas mehr erfahren wollen oder mï¿1⁄2ssen, erklï¿1⁄2rt Deborah Rumsey verstï¿1⁄2ndlich und mit Humor, was sie unbedingt wissen sollten. Egal ob Kontingenztabelle, zentraler Grenzwertsatz, Stichproben-, Binomial- oder Poissonverteilung, in diesem Buch lernen Sie, was es ist und wie Sie es anwenden. Zu jedem Kapitel finden Sie online eine ï¿1⁄2bungsaufgabe samt Lï¿1⁄2sung, um das Gelernte zu festigen. Auch Tipps zu praktischen Anwendungen - ob bei der Arbeit oder am Pokertisch - kommen nicht zu kurz. So finden Sie in diesem Buch alles, was Sie ï¿1⁄2ber Wahrscheinlichkeitsrechnung unbedingt wissen sollten.
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Unvergängliche Geometrie

Author: H.S. Coxeter

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3034851510

Category: Juvenile Nonfiction

Page: 558

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Vorlesungen über Differential- und Integralrechnung

Band 1: Funktionen einer Veränderlichen

Author: Richard Courant

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662378000

Category: Technology & Engineering

Page: 410

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Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.
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Bayes' Rule

A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis

Author: James V. Stone

Publisher: Sebtel Press

ISBN: 0956372848

Category: Bayesian statistical decision theory

Page: 170

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In this richly illustrated book, a range of accessible examples are used to show how Bayes' rule is actually a natural consequence of commonsense reasoning. The tutorial style of writing, combined with a comprehensive glossary, makes this an ideal primer for the novice who wishes to become familiar with the basic principles of Bayesian analysis.
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Bayesian Methods for Statistical Analysis

Author: Borek Puza

Publisher: ANU Press

ISBN: 1921934263

Category: Mathematics

Page: 679

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Bayesian Methods for Statistical Analysis is a book on statistical methods for analysing a wide variety of data. The book consists of 12 chapters, starting with basic concepts and covering numerous topics, including Bayesian estimation, decision theory, prediction, hypothesis testing, hierarchical models, Markov chain Monte Carlo methods, finite population inference, biased sampling and nonignorable nonresponse. The book contains many exercises, all with worked solutions, including complete computer code. It is suitable for self-study or a semester-long course, with three hours of lectures and one tutorial per week for 13 weeks.
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Angewandte Statistik

Methodensammlung mit R

Author: Jürgen Hedderich,Lothar Sachs

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662456915

Category: Mathematics

Page: 969

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Das Standardwerk für statistische Methoden in den Biowissenschaften und der Medizin. Der "Hedderich/Sachs" erläutert statistische Ansätze und gibt dem Anwender anschaulich und zugleich praxisnah alle notwendigen Methoden an die Hand, um Daten zu gewinnen, zu analysieren und zu beurteilen. Neben Hinweisen und Empfehlungen zur Planung und Auswertung von Studiendaten ermöglichen zahlreiche Beispiele und Querverweise sowie ein umfangreiches Sach- und Literaturverzeichnis einen breit gefächerten Zugang zur Statistik. Entscheidungsdiagramme sowie zusätzliche Verzeichnisse der Übersichten, Abbildungen und Tabellen erleichtern die Orientierung bei der Auswahl und Anwendung statistischer Verfahren. Neben einer schlanken Einführung in das Statistikprogramm R, enthält das Buch für viele Beispiele die entsprechenden Programm-Codes, welche schnell Rechnungen zur Kontrolle sowie mit eigenen Daten ermöglichen. Insbesondere für die 15. Auflage wurde das Buch umfassend bearbeitet. Es enthält zahlreiche Präzisierungen, neu aufgenommene Ansätze mit Beispielen sowie weiterführende Ergänzungen.
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