Hvilken er den beste innledende læreboka for Bayesian-statistikk?
En bok per svar, takk.
Kommentarer
- I svarene, vennligst forklar hvorfor du anbefaler en bok som " det beste. "
- Hvordan kan det være mer enn ett svar på et spørsmålsspørsmål formulert slik?
- Dette er en gammel tråd nå, men jeg kom tilbake til +1 for en ny bok " Statistisk revurdering. Og når jeg ser de høyest rangerte svarene i tråden, tror jeg det ikke er gjort et nøkkelskille ' t: " innledende " for hvem? Et første kurs i statistikk (som tilfeldigvis har en Bayesisk tilnærming)? En introduksjon til Bayesian metoder for noen med grunnleggende lavere (ikke-Bayesian) statistikk klasser? Eller en introduksjon til Bayesian statistikk for en utøver av ikke-Bayesian statistikk som endelig er blitt overbevist om at denne Bayesiske tingen ikke er ' t en kjepphest? Veldig forskjellige introduksjoner.
Svar
John Kruschke ga ut en bok i midten av 2011 kalt Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS . (En annen utgave ble utgitt i november 2014: Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan .) Det er virkelig innledende. Hvis du vil gå fra hyppig statistikk til Bayes, spesielt med modellering på flere nivåer, anbefaler jeg Gelman og Hill.
John Kruschke har også et nettsted for bok som har alle eksemplene i boka i BUGS og JAGS. Hans blogg om Bayesiansk statistikk kobler seg også inn i boka.
Kommentarer
- @Amir ' sitt forslag er et duplikat av dette. (Bokens fulle tittel er " Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS ".) Som en virkelig innledende bok , Jeg ' ve +1 ' d hver.
- oppdaterte tittelen og la til et par relaterte lenker.
- Jeg stemmer også for Kruschke ' s bok. Jeg ' har bladd gjennom de fleste av bøkene som er oppført i svarene, og dette er den jeg fant mest tydelig. IMO, det er den mest tydelige statistikkboken jeg har lest. Det hjelper mye at R-kode er tilgjengelig for å matche formler med kode. Forfatteren starter med veldig enkle eksempler og bygger videre på dem. Svært lite bakgrunn er nødvendig. Alle anmeldelser på Amazon er svært gunstige. Hoff ' s bok er min andre favoritt.
- Haha, jeg liker bokomslaget: " Hvorfor de glade valper? (som om glade valper trengte rettferdiggjørelse!) "
- Min stemme går også til Kruschke ' s 2010-bok. Når jeg prøvde å lære meg Bayesisk statistikk, prøvde jeg flere av dem, og denne traff merket. Hardt.
Svar
Kommentarer
- Dette er en innledende bok for folk som har en anstendig mengde med statistisk bakgrunn allerede.
- Jeg startet en doktorgrad i statistikk for 9 måneder siden og for å være ærlig er Gelman ' BDA fortsatt over meg, så jeg ville ikke ' tc alt sammen en innledningstekst!
- @Shane, kan du behage dette svaret og forklare hvorfor det ' er din favoritt?
- @ naught101 så du nedstemte uten å kjenne boken?
- De første fire eller fem kapitlene er virkelig innledende! hører så hjemme her.
Svar
Statistisk revurdering , har blitt gitt ut for bare noen få uker siden, og derfor leser jeg den fortsatt, men jeg synes er et veldig hyggelig og friskt tilskudd til virkelig innledende bøker om Bayesian Statistics.Forfatteren bruker en lignende tilnærming som den som ble brukt av John Kruschke i sine valpebøker ; veldig detaljert, detaljerte forklaringer, fine pedagogiske eksempler, han bruker også en beregningsmetode snarere enn matematisk.
Youtube-forelesninger og annet materiale er også tilgjengelig fra her .
Kode portert til Python / PyMC3
Kommentarer
- +1 I ' Jeg lytter gjennom forelesningene nå. Han ' er veldig underholdende, og har en god tilnærming. Boken er utmerket og tar deg fra grunnleggende til hierarkiske modeller. Det forutsetter bare at leseren er noe vitenskapelig, har en rimelig forståelse av matematikk (ikke inkludert beregning) og har hørt noen ting om statistikk. Det ' er boka jeg skulle ønske jeg ' d hadde. Rekkefølgen han presenterer ting i, og hans system med sidestykker er strålende.
- Jeg traff en vegg og prøvde å jobbe gjennom Kruschke ' s bok der han begynte å lage noen store sprang i logikken som jeg bare ikke kunne ' ikke følge. Heldigvis kom jeg over Statistical Rethinking, som hittil er den eneste boka jeg ' har funnet som gir deg en virkelig intuitiv forståelse av emnet.
- Etter å ha gått gjennom tråden prøvde jeg å lese det første kapittelet i denne boken, og jeg syntes det var veldig vanskelig som en ikke-engelsk engelsk høyttaler og som en ikke-vitenskapsmann . Først måtte jeg gå gjennom ordene som epistemology , idiosyncratic , så er det lange setninger, som jeg måtte lese to ganger / tre ganger for å forstå hva tehy betyr bokstavelig (glem avslutningen av disse setningene). Så handler det aller første eksemplet om naturlig evolusjon, som hørtes gresk ut for meg: antall nettsteder, antall alleler, nøytralitet . Boken kan være lett for mye, men kan være vanskelig for mange
- En andre utgave av denne (suveren) boka kommer ut Mars 2020 .
Svar
Sivia and Skilling, Data analysis: a Bayesian tutorial (2ed) 2006 246p 0198568320 books.goo :
Statistikkforedrag har vært en kilde til mye forvirring og frustrasjon for generasjoner av studenter. Denne boken forsøker å avhjelpe situasjonen ved å forklare en logisk og enhetlig tilnærming til hele emnet for dataanalyse. Denne teksten er ment som en veiledningsveiledning for seniorgradsstudenter og forskerstudenter innen naturvitenskap og ingeniørfag …
Jeg vet ikke de andre anbefalingene.
Kommentarer
- Denne boka er utmerket. Den ' er kort og praktisk.
- Jeg synes dette er en mye bedre innledende tekst enn Gelman.
- En av favorittene mine.
Svar
Kommentarer
- Enig på det sterkeste. Begge flotte bøkene. Begynn med Bayesian Computation With R, og få deretter Gelman et al.
- Link er død. Kanskje denne? bayesball.github.io/bcwr/index.html
Svar
For en introduksjon vil jeg anbefale Probabilistisk programmering & Bayesian Methods for Hackers av Cam Davidson-Pilon, fritt tilgjengelig online.
Fra beskrivelsen:
En introduksjon til Bayesianske metoder og sannsynlig programmering fra en beregning / forståelse-første, matematikk-andre synspunkt.
Det er veldig visuelt, kutter rett til verdien og fyller opp kornete detaljer senere, har mange eksempler, har interaktiv kode (i IPython Notebook).
Kommentarer
- Jeg syntes denne online boken var vanskelig å følge / dårlig skrevet.
- Jeg synes boka er fin.
- Jeg synes denne boka er en fantastisk intro for programmerere å få en flott førsteopplevelse med bayesisk statistikk
Svar
Jeg anbefaler grundig den underholdende polemikken «Probability Theory: The Logic of Science» av E.T. Jaynes.
Dette er en innledende tekst i den forstand at den ikke krever (og faktisk foretrekker) ingen forkunnskaper om statistikk, men den bruker etter hvert ganske sofistikert matematikk. Sammenlignet med de fleste av de andre svarene som er gitt, er denne boken ikke så praktisk eller lett å fordøye, men den gir den filosofiske grunngrunnen til hvorfor du vil bruke Bayesianske metoder, og hvorfor ikke bruke hyppige tilnærminger. Det er innledende på en historisk og filosofisk, men ikke pedagogisk måte.
Kommentarer
- Dette er en strålende bok om Bayesisk tenkning i stedet for å anvende Bayesiske metoder. Jeg tror dette er en god følgetekst til noe som går mer inn i hvordan Bayesian-beregninger gjør det.
- At ' er en god måte å si det på. Jeg tror Sivia og Skilling er en ideell følgetekst for å introdusere metodene i praksis (som allerede er blitt foreslått i et annet svar).
- Underholdende og polemisk og original, helt sikkert, men definitivt ikke en innledende bok.
Svar
Fokuset er ikke strengt på Bayesisk statistikk, så det mangler noe metodikk, men David MacKay Informasjonsteori, inferens og læringsalgoritmer fikk meg til å forstå Bayesiansk statistikk bedre enn andre – de fleste gjør det ganske pent, men jeg følte at MacKay forklarte hvorfor bedre.
Kommentarer
- Og den er tilgjengelig for gratis nedlasting på forfatterens side: inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html
- Som Sivia, er dette veldig hyggelig hvis du har litt fysikkbakgrunn og kan være grov hvis ikke. Ikke en god guide til noen form for anvendt sosial statistikk (for den bruker Gelman og Hill, eller Gelman et al. Ovenfor), men virkelig flott for å få deg til å virkelig tenke på kjerneproblemene.
Svar
Jeg er elektrotekniker og ikke statistiker. Jeg brukte mye tid på å gå gjennom Gelman, men jeg tror ikke man i det hele tatt kan referere til Gelman som innledende. Min bayesian-guru-professor fra Carnegie Mellon er enig med meg i dette. Å ha minstekunnskap om statistikk og R og Bugs (som den enkle måten å GJØRE noe med Bayesian stat) Å gjøre Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS er en fantastisk start. Du kan sammenligne alle tilbudte bøker enkelt av bokomslaget deres!
5 år senere oppdatering: Jeg vil legge til at kanskje en annen viktig måte å lære på en rask måte (40 minutter) er å gå gjennom dokumentasjonen til en Bayesian Net GUI-basert verktøy som Netica 2 . Det starter med grunnleggende, går deg gjennom trinnene for å bygge et nett basert på en situasjon og data, og hvordan du kjører dine egne spørsmål frem og tilbake for å «få det!».
Kommentarer
- Dette er en duplikat av @rosser ' s svar ovenfor. Som en virkelig innledende bo ok, jeg ' ve +1 ' d hver.
Svar
Gelman-bøkene er alle gode, men ikke nødvendigvis innledende fordi de antar at du allerede vet litt statistikk. Derfor er de en introduksjon til den bayesiske måten å lage statistikk på enn på statistikk generelt. Jeg vil likevel gi dem tommelen opp.
Som en innledende statistikk / økonometrisk bok som tar et bayesisk perspektiv, vil jeg anbefale Gary Koop «s Bayesian Econometrics .