Wir sind sehr gespannt auf dieses Buch. Es ist das Ergebnis mehrjähriger Bemühungen. Sie können bei vorbestellen der Verlag oder von Amazon.
Hier ist die Webseite des Buchesdas die Daten und den Code für die Beispiele und Fallstudien des Buches enthält, von denen es viele gibt.
Hier ist das Inhaltsverzeichnis:
Teil 1: Von der Bayes’schen Inferenz zum Bayes’schen Workflow
1. Bayesianische Theorie und Bayesianische Praxis
2. Statistische Modellierung und Arbeitsablauf
3. Computerwerkzeuge
4. Einführung in den Arbeitsablauf: Modellierung der Leistung bei einer A number of-Alternative-Prüfung
Teil 2: Statistischer Workflow
5. Erstellen statistischer Modelle
6. Verwendung von Simulationen zur Erfassung von Unsicherheiten
7. Vorhersage, Verallgemeinerung und kausale Schlussfolgerung
8. Visualisierung und Überprüfung angepasster Modelle
9. Modelle vergleichen und verbessern
10. Statistische Schlussfolgerung und wissenschaftliche Schlussfolgerung
Teil 3: Computerworkflow
11. Anpassen statistischer Modelle
12. Diagnose und Behebung von Problemen bei der Anpassung
13. Näherungsalgorithmen und Näherungsmodelle
14. Simulationsbasierte Kalibrierungsprüfung
15. Statistische Modellierung als Softwareentwicklung
Teil 4. Fallstudien
16. Kodierung einer Reihe von Modellen: Simulierte Daten von Filmbewertungen
17. Vorherige Spezifikation für Regressionsmodelle: Neuanalyse einer Schlafstudie
18. Überprüfung und Vergleich prädiktiver Modelle: Klinische Studie
19. Aufbau eines hierarchischen Modells: Coronavirus-Checks
20. Verwendung eines angepassten Modells zur Entscheidungsanalyse: Mischungsmodell für den Zeitreihenwettbewerb
21. Posterior Predictive Checking: Stochastisches Lernen bei Hunden
22. Inkrementelle Entwicklung und Checks: Adoptionen von schwarzen Katzen
23. Debuggen eines Modells: Fußballweltmeisterschaft
24. Überprüfung und Vergleich von einmaligen Kreuzvalidierungsmodellen: Kakerlaken
25. Modellbau und Erweiterung: Golf-Placing
26. Modellbildung mit latenten Variablen: Markov-Modelle für Tierbewegungen
27. Modellbau: Zeitreihenzerlegung für Geburtstage
28. Modelle für Regressionskoeffizienten und Variablenauswahl: Schülernoten
29. Stichprobenprobleme mit latenten Variablen: Keine Fahrzeuge im Park
30. Herausforderung der Multimodalität: Differentialgleichung für Planetenbewegungen
31. Simulationsbasierte Kalibrierungsprüfung im Modellentwicklungsworkflow
Anhänge
A. Statistischer und rechnerischer Arbeitsablauf für Bayesianer und Nicht-Bayesianer
B. Wie Sie die Bayes’sche Datenanalyse optimum nutzen können
Man kann sich das Buch so vorstellen, dass es all die Dinge enthält, die in BDA fehlen, etwa wie man einen informativen Prior einrichtet, was zu tun ist, wenn die Berechnungen nicht konvergieren, wie man eine Reihe von Modellen durcharbeitet, die an dieselben Daten angepasst sind, wie man Experimente mit simulierten Daten entwirft und durchführt. . . und allerlei andere Dinge auch.
Der Kern des Buches – Teil 1 bis 3 – umfasst weniger als 200 Seiten, und dann haben wir weitere 300 Seiten voller Fallstudien, die verschiedene Aspekte des Bayes’schen statistischen und rechnerischen Arbeitsablaufs demonstrieren. Die Anhänge sollten auch für Sie nützlich sein, erstens, weil die Workflow-Ideen in diesem Buch auch für nicht-bayesianische Inferenzen gelten, und zweitens, weil BDA immer noch viel wertvolles Materials enthält, sodass es intestine ist zu wissen, wo man suchen muss.
Dieses neue Bayesian Workflow-Buch könnte Ihr Leben verändern (wir hoffen), und ich danke meinen Co-Autoren Aki Vehtari und Richard McElreath sowie Daniel Simpson, Charles C. Margossian, Yuling Yao, Lauren Kennedy, Jonah Gabry, Paul-Christian Bürkner, Martin Modrák und Vianey Leos Barajas für all ihre Sorgfalt und Mühe. Wir danken unseren Arbeitgebern und verschiedenen Geldgebern dafür, dass sie uns die Ressourcen zur Verfügung gestellt haben, um dieses Buch neben all unseren täglichen Aufgaben als Nebenprojekt schreiben zu können. Und wir danken vielen Menschen für ihren Beitrag zu früheren Versionen des Buches, den Stan-Entwicklern, die so viel von dieser Arbeit ermöglicht haben, und der Stan-Benutzergemeinschaft für die Bereitstellung einer fortlaufenden Reihe von Herausforderungen, die viele der im Buch besprochenen Ideen und Methoden motiviert haben.
Genießen.