Foundations of Bayesian Statistics for Data Scientists: With R and Python (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Idioma: inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC -, 2026
Serie: Libro 116 de 126 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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N° de ref. del artículo 6666-GRD-9781041202929
- Título
- Foundations of Bayesian Statistics for Data Scientists: With R and Python (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
- Autor
- Agresti, Alan Alan Agresti, Maria Kateri, Ranjini Grove, Antonietta Mira,
- Editorial
- Chapman and Hall/CRC -
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- New
- Encuadernación
- paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 104120292X
- ISBN 13
- 9781041202929
- Serie
- Libro 116 de 126: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
This book is an overview of the Bayesian approach to applying the most important inferential methods of statistical science. It is designed as a textbook for advanced undergraduate and master’s students in Data Science, Statistics, or Mathematics who are interested in learning about Bayesian statistics.
The reader should be familiar with calculus and should have taken a statistical inference Statistics course covering the basic rules of probability, probability distributions and expectations, as well as the fundamentals of the traditional, frequentist approach to statistics, including sampling distributions, likelihood functions, basic inferential methods such as point estimation, confidence intervals, significance tests, and linear regression models.
Key Features:
● Uses real world data examples and contains numerous exercises.
● Includes software appendices in R and Python.
● Offers slides, labs, and other materials on the book’s website (https://bayes4ds.rwth-aachen.de).
Each chapter begins with a brief review of the primary frequentist methods for its topic before introducing corresponding Bayesian methods. This book presents some substantive theory as well as the methods, and is therefore intended for a reader who wishes to understand Bayesian methods rather than merely apply them. The focus is not just on presenting statistical methodologies but also on demonstrating how to implement them with modern software, emphasizing appropriate simulation methods.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Alan Agresti, Distinguished Professor Emeritus at the University of Florida, is the author of seven books, and has presented short courses in 35 countries. His awards include an honorary doctorate from De Montfort University (UK) and Statistician of the Year from the American Statistical Association (Chicago chapter).
Maria Kateri, Professor of Statistics and Data Science at the RWTH Aachen University. She has long-term experience in teaching statistics courses to students of Data Science, Mathematics, Statistics, Computer Science, Business Administration, and Engineering.
Ranjini Grove is a Teaching Professor in the Department of Statistics at the University of Washington. Since receiving her doctoral degree at Cornell University, she has also held faculty appointments at Brown University and at the University of Florida. In 2022 she was a finalist for a distinguished teaching award at the University of Washington. Since taking a break from academia to be a stay-at-home mom, she has been devoting much energy towards creating an inclusive, learner-centered, and engaging classroom.
Antonietta Mira is a Professor of Statistics at the Università della Svizzera italiana and Insubria University. She is a Fellow of both the International Society for Bayesian Analysis and the Institute of Mathematical Statistics, elected member of the International Statistical Institute, and a recipient of the Savage Award for outstanding doctoral dissertations in Bayesian econometrics and statistics. Her research focuses on Bayesian learning and computing, with a strong interdisciplinary approach. She is also passionate about science communication through books, exhibitions, and mathematical magic conference shows.
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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