¿Cuál es el mejor libro de introducción a las estadísticas bayesianas?
Un libro por respuesta, por favor.
John Kruschke publicó a mediados de 2011 un libro titulado Cómo hacer un análisis bayesiano de datos: Un tutorial con R y BUGS . (En noviembre de 2014 se publicó una segunda edición: Doing Bayesian Data Analysis, segunda edición: Un tutorial con R, JAGS y Stan .) Es realmente introductorio. Sin embargo, si quieres pasar de la estadística frecuentista a la de Bayes, especialmente con la modelización multinivel, te recomiendo Gelman y Hill.
John Kruschke también tiene un sitio web del libro que tiene todos los ejemplos del libro en BUGS y JAGS. Su blog sobre la estadística bayesiana también se relaciona con el libro.
La sugerencia de @Amir es un duplicado de esto. (El título completo del libro es "Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS".) Como libro verdaderamente introductorio, he dado +1 a cada uno.
También voto por el libro de Kruschke. He ojeado la mayoría de los libros que aparecen en las respuestas y este es el que me ha parecido más claro. En mi opinión, es el libro de estadística más claro que he leído. Ayuda mucho que el código R esté disponible para emparejar las fórmulas con el código. El autor comienza con ejemplos muy sencillos y se basa en ellos. Se necesitan muy pocos conocimientos previos. Todas las críticas en Amazon son muy favorables. El libro de Hoff es mi segundo favorito.
Mi favorito es "Análisis bayesiano de datos" de Gelman, et al. (¡La versión pdf es legalmente gratuita desde abril de 2020!)
Gelman et al. está bien considerado, pero está pensado explícitamente para un curso de posgrado. Si no se tiene una formación previa importante en estadística, es en gran medida un desperdicio.
Este es un libro introductorio para personas que ya tienen una cantidad decente de conocimientos estadísticos.
Empecé un doctorado en Estadística hace 9 meses y, para ser sincero, el BDA de Gelman todavía está por encima de mí, así que no lo llamaría un texto introductorio.
Sivia y Skilling, Data analysis: a Bayesian tutorial (2ed) 2006 246p 0198568320 libros.goo :
Las clases de estadística han sido una fuente de mucho desconcierto y frustración para generaciones de estudiantes. Este libro intenta remediar la situación exponiendo exponiendo un enfoque lógico y unificado unificado de todo el tema del análisis de datos. de datos. Este texto pretende ser una guía tutorial para estudiantes estudiantes de grado y de investigación en ciencias e ingeniería ...
Sin embargo, no conozco las otras recomendaciones.
Otro voto para Gelman et al., pero un segundo lugar para mí - siendo de la persuasión de aprender haciendo - es el libro de Jim Albert "Cálculo bayesiano con R" .
Estoy muy de acuerdo. Ambos son grandes libros. Empieza con Bayesian Computation With R, y luego consigue Gelman et al.
Soy ingeniero eléctrico y no estadístico. He dedicado mucho tiempo a repasar a Gelman, pero no creo que se pueda hablar de Gelman como algo introductorio en absoluto. Mi profesor de Carnegie Mellon, que es un gurú de la estadística, está de acuerdo conmigo en que hay que tener unos conocimientos mínimos de estadística y de R y Bugs (como forma fácil de hacer algo con la estadística bayesiana). Cómo hacer un análisis bayesiano de datos: Un tutorial con R y BUGS es un comienzo increíble. Puedes comparar todos los libros ofrecidos fácilmente por su portada.
Actualización 5 años después: Quiero añadir que quizás otra forma importante de aprender de forma rápida (40 minutos) es revisar la documentación de una herramienta basada en la GUI de la Red Bayesiana como Netica 2 . Comienza con lo básico, te guía a través de los pasos para construir una red basada en una situación y datos, y cómo ejecutar tus propias preguntas de ida y vuelta para "conseguirlo".
I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
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En las respuestas, por favor, explique por qué está recomendando un libro como "el mejor".
4 votos
¿Cómo puede haber más de una respuesta a una pregunta así formulada?
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Este es un hilo viejo ya, pero he vuelto para +1 un nuevo libro "Statistical Rethinking". Y al mirar las respuestas de mayor rango en el hilo, creo que no se ha hecho una distinción clave: ¿"Introductorio" para quién? ¿Un primer curso de estadística (que casualmente tiene un enfoque bayesiano)? ¿Una introducción a los métodos bayesianos para alguien con clases básicas de estadística (no bayesiana)? ¿O una introducción a la estadística bayesiana para un profesional de la estadística no bayesiana que por fin se ha convencido de que esto de la bayesiana no es una moda? Introducciones muy diferentes.