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利用贝叶斯分析的全部力量获得竞争优势
贝叶斯方法可以解决其他方法无法解决的问题。基于您现有的Excel分析技能和经验,Microsoft Excel MVP Conrad Carlberg帮助您充分利用Excel的贝叶斯功能,并转向R来做更多的事情。
一步步地,通过现实世界的例子,Carlberg向您展示了如何使用贝叶斯分析来解决各种实际问题。Carlberg澄清了经常让分析师困惑的术语,并提供了示例R代码,以利用R中的反思包及其通往Stan的门户。
当您将这些贝叶斯方法整合到您的分析工具箱中时,您将为您的组织和您自己构建强大的竞争优势。
下载样例页面(包括第六章)
前言
第一章贝叶斯分析和R:概述
贝叶斯回归
关于构建先验
注意行话
先验、可能性和后验
前
的可能性
频率分析与贝叶斯分析的对比
频率主义者的方法
贝叶斯方法
总结
第二章用二项分布生成后验分布
了解二项分布
了解相关功能
使用Rs二项式函数
使用Rs数据库函数
使用Rs函数
使用Rs qbinom函数
使用Rs rbinom函数
与数学搏斗
总结
第三章理解Beta分布
在Excel中建立Beta分布
比较Beta分布和二项分布
解码excel帮助文档的BETA版。经销
在R中复制分析
理解dbeta
理解pbeta
理解qbeta
关于置信区间
将qbeta应用于置信区间
应用β。INV为置信区间
总结
第四章网格逼近和Beta分布
更多关于网格逼近的内容
设置先验
利用Beta函数的结果
跟踪分布的形状和位置
列出必要的功能
看窗帘后面
从基础公式到函数
比较内置函数和底层公式
理解共轭先验
总结
第五章多参数网格逼近
搭建舞台
全局选项
局部变量
指定执行顺序
正态曲线,和
可视化数组
和的组合
汇总数据
计算概率
在先验中折叠
盘点结果
从不同的角度看结果
总结
第六章贝叶斯回归方法
回归与贝叶斯
样本回归分析
矩阵代数方法
理解quap
继续执行守则
完整示例
设计多元回归
安排贝叶斯多元回归
总结
第七章处理标称变量
使用虚拟编码
在代码的地方提供文本标签
比较组均值
总结
第八章MCMC取样方法
快速回顾贝叶斯抽样
网格近似
二阶近似
MCMC赶上了速度
MCMC分析样本
乌兰输出
验证结果
获取轨迹图
总结与结束语
附录RStan的安装说明反思Windows平台上的软件包
术语表
可下载奖励内容
Excel工作表
书:统计分析:Microsoft Excel 2016(PDF)
9780137580989 toc 10/24/2022