Bayesian Data Analysis (Chapman & Hall / CRC Texts in Statistical Science)

AndrewGelman John B.Carlin Hal S.Stern David B.Dunson AkiVehtari

• Chapman & Hall (2013年11月1日発売)

作品紹介・あらすじ

Now in its third edition, this classic book is widely considered the leading text on Bayesian methods, lauded for its accessible, practical approach to analyzing data and solving research problems. Bayesian Data Analysis, Third Edition continues to take an applied approach to analysis using up-to-date Bayesian methods. The authors-all leaders in the statistics community-introduce basic concepts from a data-analytic perspective before presenting advanced methods. Throughout the text, numerous worked examples drawn from real applications and research emphasize the use of Bayesian inference in practice. New to the Third Edition Four new chapters on nonparametric modeling Coverage of weakly informative priors and boundary-avoiding priors Updated discussion of cross-validation and predictive information criteria Improved convergence monitoring and effective sample size calculations for iterative simulation Presentations of Hamiltonian Monte Carlo, variational Bayes, and expectation propagation New and revised software code The book can be used in three different ways. For undergraduate students, it introduces Bayesian inference starting from first principles.
For graduate students, the text presents effective current approaches to Bayesian modeling and computation in statistics and related fields. For researchers, it provides an assortment of Bayesian methods in applied statistics. Additional materials, including data sets used in the examples, solutions to selected exercises, and software instructions, are available on the book's web page.

感想・レビュー・書評

[z938さんの感想 · 2022年11月18日]

2016 年国際ベイズ分析学会の De Groot 賞を受賞

現在第 3 版となっているこの古典的な本は、ベイジアン法に関する主要なテキストと広く見なされており、データを分析して研究上の問題を解決するためのアクセスしやすく実用的なアプローチが高く評価されています。Bayesian Data Analysis, Third Editionは、最新のベイジアン手法を使用した分析への応用アプローチを引き続き採用しています。統計コミュニティのすべてのリーダーである著者は、高度な方法を提示する前に、データ分析の観点から基本的な概念を紹介します。テキスト全体を通して、実際のアプリケーションと研究から引き出された多数の実用的な例が、実際のベイジアン推論の使用を強調しています。

第 3 版の新機能

ノンパラメトリック モデリングに関する 4 つの新しい章
情報量の少ない事前確率と境界回避事前確率のカバレッジ
クロスバリデーションと予測情報基準の最新の議論
反復シミュレーションのための改善された収束監視と効果的なサンプル サイズの計算
ハミルトニアン モンテカルロ、変分ベイズ、期待値伝播のプレゼンテーション
新規および改訂されたソフトウェア コード
この本は3つの異なる方法で使用できます。学部生向けに、第一原理から始まるベイジアン推論を紹介します。大学院生向けに、このテキストは、統計および関連分野におけるベイジアン モデリングおよび計算に対する効果的な現在のアプローチを示しています。研究者向けに、応用統計学におけるさまざまなベイジアン手法を提供します。例で使用されているデータ セット、選択された演習のソリューション、ソフトウェアの説明などの追加資料は、本の Web ページで入手できます。

[shinshuさんの感想 · 2015年5月13日]

【医学部図書館リクエスト購入図書】☆信州大学附属図書館の所蔵はこちらです☆http://www-lib.shinshu-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB13945229