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portada Manuel de la démarche bayésienne
Formato
Libro Físico
N° páginas
316
ISBN13
9798177720357

Manuel de la démarche bayésienne

Soren Vossler (Autor) · The Center for Lean Business Management, LLC · Libro Físico

Manuel de la démarche bayésienne - Soren Vossler

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Reseña del libro "Manuel de la démarche bayésienne"

Votre mod?le a produit une r?ponse. Pouvez-vous la justifier ?Choisir une loi a priori, interpr?ter un intervalle de cr?dibilit?, r?agir ? un avertissement: toute analyse bay?sienne repose sur des d?cisions qu'aucun logiciel ne peut prendre ? votre place.Le Manuel de la d?marche bay?sienne vous accompagne dans ces choix, depuis la formulation d'une question pertinente jusqu'? la pr?sentation de conclusions ?tay?es par les donn?es. Destin? aux analystes, aux chercheurs, aux ?tudiants de master et de doctorat ainsi qu'aux praticiens, il relie les principes de la statistique bay?sienne ? la mod?lisation concr?te avec R et Stan.Au fil des pages, vous apprendrez ? Construire un mod?le avec un objectif pr?cis: choisir une vraisemblance, d?finir les lois a priori et pr?parer les donn?es en fonction d'une cible clairement formul?e.Comprendre les r?sultats a posteriori: interpr?ter les tirages, les intervalles et les pr?dictions sur l'?chelle appropri?e.Examiner les difficult?s: distinguer les avertissements li?s au calcul des faiblesses du mod?le et choisir une r?ponse adapt?e.?valuer d'autres possibilit?s: vous appuyer sur les v?rifications pr?dictives, la validation et l'analyse de sensibilit? pour guider les r?visions.Communiquer avec clart? expliquer l'incertitude, consigner les hypoth?ses et limiter les conclusions ? ce que les ?l?ments disponibles permettent d'affirmer.Des exemples d?taill?s, des donn?es et du code reproduits dans le livre, des exercices corrig?s et un projet de synth?se ? mener en autonomie vous aident ? mettre ces id?es en pratique. Un glossaire, un m?mento des notations et des rep?res pour retrouver les rubriques de d?pannage facilitent ensuite la consultation.Une connaissance ?l?mentaire des donn?es et d'un environnement de programmation est utile. Aucune exp?rience pr?alable de l'ajustement de mod?les bay?siens n'est n?cessaire.Procurez-vous ce guide et commencez ? construire des analyses bay?siennes que vous saurez expliquer.

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