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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Doing Bayesian Data Analysis

A Tutorial Introduction with R

Author: John Kruschke

Publisher: Academic Press

ISBN: 9780123814869

Category: Mathematics

Page: 672

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There is an explosion of interest in Bayesian statistics, primarily because recently created computational methods have finally made Bayesian analysis tractable and accessible to a wide audience. Doing Bayesian Data Analysis, A Tutorial Introduction with R and BUGS, is for first year graduate students or advanced undergraduates and provides an accessible approach, as all mathematics is explained intuitively and with concrete examples. It assumes only algebra and ‘rusty’ calculus. Unlike other textbooks, this book begins with the basics, including essential concepts of probability and random sampling. The book gradually climbs all the way to advanced hierarchical modeling methods for realistic data. The text provides complete examples with the R programming language and BUGS software (both freeware), and begins with basic programming examples, working up gradually to complete programs for complex analyses and presentation graphics. These templates can be easily adapted for a large variety of students and their own research needs.The textbook bridges the students from their undergraduate training into modern Bayesian methods. Accessible, including the basics of essential concepts of probability and random sampling Examples with R programming language and BUGS 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 BUGS computer programming code on website Exercises have explicit purposes and guidelines for accomplishment
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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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R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
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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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What if? Was wäre wenn?

Wirklich wissenschaftliche Antworten auf absurde hypothetische Fragen

Author: Randall Munroe

Publisher: Albrecht Knaus Verlag

ISBN: 364114311X

Category: Nature

Page: 368

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Endlich erfindet wieder jemand das Pop-Science-Erklärbuch neu! Wenn xkcd.com einen neuen Science Cartoon postet, vibriert das Internet. Sein Blog What if, auf dem der Physiker Randall Munroe jede Woche scheinbar unsinnige Fragen mit exakter Wissenschaft und genialen Strichmännchen beantwortet, ist Kult. Wie lange würde es dauern, bis wir merken würden, dass sich der Erdumfang verändert? Was wäre, wenn der gesamte Niederschlag in einem – quasi omnidirektionalen - Überschall-Regentropfen fiele? Endlich auch als Buch und endlich auf Deutsch!
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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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Diablo III. Die Tyrael-Chronik

Videogameroman

Author: Matt Burns,Doug Alexander

Publisher: N.A

ISBN: 9783833228292

Category:

Page: 163

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Die Wissenschaftslüge

Wie uns Pseudo-Wissenschaftler das Leben schwer machen

Author: Ben Goldacre

Publisher: S. Fischer Verlag

ISBN: 3104003033

Category: Health & Fitness

Page: 432

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Der große Sachbuch-Bestseller aus Großbritannien: Endlich wird entlarvt, wie uns Pseudo-Wissenschaftler belügen, um uns Medizin- und Kosmetikprodukte zu verkaufen »Von Zahnärzten empfohlen«.»Von Dermatologen getestet«. Doch mit welchem Ergebnis? Woher wissen wir, ob uns eine medizinische Behandlung hilft? Wie können wir überprüfen, was uns alternative Heilmethoden wie zum Beispiel die Homöopathie versprechen? Und warum glauben kluge, kritische Menschen hanebüchene Dinge, nur weil »die Wissenschaft« sie angeblich bewiesen hat? Ben Goldacre entlarvt mit so viel Witz wie Wissen die zweifelhafte Wissenschaft hinter vermeintlich geprüften und bewiesenen Fakten und zeigt uns, wie wir mit eigenen Mitteln schlechte von guter Wissenschaft unterscheiden können.
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Beweise und Widerlegungen

Die Logik mathematischer Entdeckungen

Author: Imre Lakatos

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3663001962

Category: Mathematics

Page: 163

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Quantenrealität

Jenseits der Neuen Physik

Author: HERBERT

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 303486681X

Category: Juvenile Nonfiction

Page: 342

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Bayesian Models for Astrophysical Data

Using R, JAGS, Python, and Stan

Author: Joseph M. Hilbe,Rafael S. de Souza,Emille E. O. Ishida

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 1108210740

Category: Mathematics

Page: N.A

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This comprehensive guide to Bayesian methods in astronomy enables hands-on work by supplying complete R, JAGS, Python, and Stan code, to use directly or to adapt. It begins by examining the normal model from both frequentist and Bayesian perspectives and then progresses to a full range of Bayesian generalized linear and mixed or hierarchical models, as well as additional types of models such as ABC and INLA. The book provides code that is largely unavailable elsewhere and includes details on interpreting and evaluating Bayesian models. Initial discussions offer models in synthetic form so that readers can easily adapt them to their own data; later the models are applied to real astronomical data. The consistent focus is on hands-on modeling, analysis of data, and interpretations that address scientific questions. A must-have for astronomers, its concrete approach will also be attractive to researchers in the sciences more generally.
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Analysis 1

Ein Lehr- und Arbeitsbuch für Studienanfänger

Author: A. Blickensdörfer-Ehlers,W.G. Eschmann,H Neunzert,K. Schelkes

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642965970

Category: Mathematics

Page: 335

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R for Marketing Research and Analytics

Author: Chris Chapman,Elea McDonnell Feit

Publisher: Springer

ISBN: 3319144367

Category: Business & Economics

Page: 454

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This book is a complete introduction to the power of R for marketing research practitioners. The text describes statistical models from a conceptual point of view with a minimal amount of mathematics, presuming only an introductory knowledge of statistics. Hands-on chapters accelerate the learning curve by asking readers to interact with R from the beginning. Core topics include the R language, basic statistics, linear modeling, and data visualization, which is presented throughout as an integral part of analysis. Later chapters cover more advanced topics yet are intended to be approachable for all analysts. These sections examine logistic regression, customer segmentation, hierarchical linear modeling, market basket analysis, structural equation modeling, and conjoint analysis in R. The text uniquely presents Bayesian models with a minimally complex approach, demonstrating and explaining Bayesian methods alongside traditional analyses for analysis of variance, linear models, and metric and choice-based conjoint analysis. With its emphasis on data visualization, model assessment, and development of statistical intuition, this book provides guidance for any analyst looking to develop or improve skills in R for marketing applications.
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Bayesian Cognitive Modeling

A Practical Course

Author: Michael D. Lee,Eric-Jan Wagenmakers

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 1107653916

Category: Psychology

Page: 265

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Bayesian inference has become a standard method of analysis in many fields of science. Students and researchers in experimental psychology and cognitive science, however, have failed to take full advantage of the new and exciting possibilities that the Bayesian approach affords. Ideal for teaching and self study, this book demonstrates how to do Bayesian modeling. Short, to-the-point chapters offer examples, exercises, and computer code (using WinBUGS or JAGS, and supported by Matlab and R), with additional support available online. No advance knowledge of statistics is required and, from the very start, readers are encouraged to apply and adjust Bayesian analyses by themselves. The book contains a series of chapters on parameter estimation and model selection, followed by detailed case studies from cognitive science. After working through this book, readers should be able to build their own Bayesian models, apply the models to their own data, and draw their own conclusions.
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Über Wachstum und Form

Author: D'Arcy Wentworth Thompson,Anita Albus

Publisher: N.A

ISBN: 9783821845685

Category:

Page: 477

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Die Physik der Welterkenntnis

Auf dem Weg zum universellen Verstehen

Author: David Deutsch

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3034860196

Category: Science

Page: 359

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Mathematische Grundlagen der Quantenmechanik

Author: John von Neumann

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642614094

Category: Mathematics

Page: 262

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Aus dem Geleitwort von R. Haag: "Es bleibt die Faszination eines großen Wurfs und großen Ideenreichtums."
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