Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Bayesian Social Science Statistics: From the Very Beginning

(American University), (Georgetown University)
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 20,23 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

In this Element, the authors introduce Bayesian probability and inference for social science students and practitioners starting from the absolute beginning and walk readers steadily through the Element. No previous knowledge is required other than that in a basic statistics course. At the end of the process, readers will understand the core tenets of Bayesian theory and practice in a way that enables them to specify, implement, and understand models using practical social science data. Chapters will cover theoretical principles and real-world applications that provide motivation and intuition. Because Bayesian methods are intricately tied to software, code in both R and Python is provided throughout.

In this Element, the authors introduce Bayesian probability and inference for social science students and practitioners starting from the absolute beginning and walk readers steadily through the Element. The readers will understand Bayesian theory and practice using social science data.

Papildus informācija

This Element is an introduction to Bayesian statistics for social science students and practitioners starting from the absolute beginning.
1. Introduction: the purpose and scope of this book;
2. Basic probability principles and Bayes law;
3. What is a likelihood function and why care;
4. The core of Bayesian inference: prior times likelihood;
5. Prior probabilities and the progression of human knowledge;
6. Integrals and expected value: not as scary as they look;
7. Software calculation of Bayesian models;
8. Evaluating and comparing model results;
9. Case study I: election polling and Bayesian updating; References.