Doing Bayesian Data Analysis

A Tutorial Introduction with R

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Author: John Kruschke

Publisher: Academic Press

ISBN: 9780123814869

Category: Mathematics

Page: 672

View: 6460

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

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

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Author: Robert Hafner

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3709169445

Category: Mathematics

Page: 512

View: 1758

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.

Doing Bayesian Data Analysis

A Tutorial with R, JAGS, and Stan

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Author: John K. Kruschke

Publisher: Academic Press

ISBN: 9780124058880

Category: Mathematics

Page: 759

View: 627

Provides an accessible approach to Bayesian data analysis, as material is explained clearly with concrete examples. The book begins with the basics, including essential concepts of probability and random sampling, and gradually progresses to advanced hierarchical modeling methods for realistic data.

Bayesian Models for Astrophysical Data

Using R, JAGS, Python, and Stan

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

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 1108210740

Category: Mathematics

Page: N.A

View: 7492

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.

R in a Nutshell

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Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

View: 6174

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.

R for Marketing Research and Analytics

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Author: Chris Chapman,Elea McDonnell Feit

Publisher: Springer

ISBN: 3319144367

Category: Business & Economics

Page: 454

View: 9870

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.

Die Berechnung der Zukunft

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

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Author: Nate Silver

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641112702

Category: Business & Economics

Page: 656

View: 402

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!

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

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Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 2278

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

R für Dummies

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Author: Andrie de Vries,Joris Meys

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527812520

Category: Computers

Page: 414

View: 4920

Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

Statistik-Workshop für Programmierer

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Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 7585

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.

Einführung in die Bayes-Statistik

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Author: Karl-Rudolf Koch

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642569706

Category: Science

Page: 225

View: 5544

Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.

Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen

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Author: Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642018378

Category: Business & Economics

Page: 502

View: 6440

In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.

Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker

Monographie

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Author: G. Bohm,G. Zech

Publisher: N.A

ISBN: 9783540257592

Category:

Page: 400

View: 7167

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.

Programmieren mit R

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Author: Uwe Ligges

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540267328

Category: Mathematics

Page: 237

View: 4521

R ist eine objekt-orientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik - frei erhältlich unter der GPL. Ziel dieses Buches ist es, nicht nur ausführlich in die Grundlagen der Sprache R einzuführen, sondern auch ein Verständnis der Struktur der Sprache zu vermitteln. Leicht können so eigene Methoden umgesetzt, Objektklassen definiert und ganze Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammengestellt werden. Die enormen Grafikfähigkeiten von R werden detailliert beschrieben. Das Buch richtet sich an alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenenalyse und -visualisierung einsetzen möchten: Studierende, die Daten in Projekten oder für ihre Diplomarbeit analysieren möchten, Forschende, die neue Methoden ausprobieren möchten, und diejenigen, die in der Wirtschaft täglich Daten aufbereiten, analysieren und anderen in komprimierter Form präsentieren.

Programmieren lernen mit Python

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Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868999477

Category: Computers

Page: 312

View: 9805

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.

Reguläre Ausdrücke

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Author: Jeffrey E. F. Friedl

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897217902

Category: Computers

Page: 556

View: 4235

Reguläre Ausdrücke sind ein leistungsstarkes Mittel zur Verarbeitung von Texten und Daten. Wenn Sie reguläre Ausdrücke noch nicht kennen, wird Ihnen dieses Buch eine ganz neue Welt eröffnen. Aufgrund der ausgesprochen detaillierten und tiefgründigen Behandlung des Themas ist dieses Buch aber auch für Experten eine wahre Trouvaille. Die neue Auflage dieses anerkannten Standardwerks behandelt jetzt auch die Unterstützung regulärer Ausdrücke in PHP sowie Suns java.util.regex. Der klare und unterhaltsame Stil des Buchs hat schon Tausenden von Programmierern das an sich trockene Thema nähergebracht, und mit den vielen Beispielen zu Problemen aus dem Programmieralltag ist Reguläre Ausdrücke eine praktische Hilfe bei der täglichen Arbeit. Reguläre Ausdrücke sind überall Sie sind standardmäßig in Perl, PHP, Java, Python, Ruby, MySQL, VB.NET und C# (und allen Sprachen des .NET-Frameworks) sowie anderen Programmiersprachen und Werkzeugen eingebaut. Dieses Buch geht detailliert auf die Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Behandlung regulärer Ausdrücke in diesen Sprachen und Werkzeugen ein. Besonders ausführlich werden die Regex-Features von Perl, Java, PHP und .NET behandelt. Reguläre Ausdrücke sind mächtig Reguläre Ausdrücke sind sehr leistungsfähig und flexibel. Dennoch bleibt ihre Anwendung oft unter ihren Möglichkeiten. Mit regulären Ausdrücken können Sie komplexe und subtile Textbearbeitungsprobleme lösen, von denen Sie vielleicht nie vermutet hätten, daß sie sich automatisieren lassen. Reguläre Ausdrücke ersparen Ihnen Arbeit und Ärger, und viele Probleme lassen sich mit ihnen auf elegante Weise lösen. Reguläre Ausdrücke sind anspruchsvoll Was in der Hand von Experten eine sehr nützliche Fähigkeit ist, kann sich als Stolperstein für Ungeübte herausstellen. Dieses Buch zeigt einen Weg durch das unwägbare Gebiet und hilft Ihnen, selbst Experte zu werden. Wenn Sie die regulären Ausdrücke beherrschen, werden sie zu einem unverzichtbaren Teil Ihres Werkzeugkastens. Sie werden sich fragen, wie Sie je ohne sie arbeiten konnten.

Die Analyse kategorialer Daten

anwendungsorientierte Einführung in Logit-Modellierung und kategoriale Regression

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Author: Gerhard Tutz

Publisher: De Gruyter Oldenbourg

ISBN: 9783486254051

Category: Multivariate analysis

Page: 449

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Das Werk gibt eine Einführung in die Kategoriale Regression, die auch für Anwender sehr gut geeignet ist. Neben wirtschaftswissenschaftlichen Beispielen, die zahlenmäßig dominieren, finden sich Beispiele aus Biometrie, der medizinischen Statistik, Psychologie und Demographie. Aus dem Inhalt: Einführung. Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen. Schätzung, Modellanpassung und Einflußgrößen. Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien. Regression mit ordinaler abhängiger Variable. Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell. Nonparametrische Regression I: Glättungsverfahren. Nonparametrische Regression II: Klassifikations- und Regressionsbäume. Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse. Elemente der Schätz- und Testtheorie. Anhang.

Bayes' Rule

A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis

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Author: James V. Stone

Publisher: Sebtel Press

ISBN: 0956372848

Category: Bayesian statistical decision theory

Page: 170

View: 5764

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.

Zeitreihenmodelle

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Author: Andrew C. Harvey

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3486786741

Category: Business & Economics

Page: 396

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Gegenstand des Werkes sind Analyse und Modellierung von Zeitreihen. Es wendet sich an Studierende und Praktiker aller Disziplinen, in denen Zeitreihenbeobachtungen wichtig sind.