BOOKS - Statistical Modeling With R: a dual frequentist and Bayesian approach for lif...
Statistical Modeling With R: a dual frequentist and Bayesian approach for life scientists - Pablo Inchausti February 2, 2023 PDF  BOOKS
ECO~20 kg CO²

3 TON

Views
61493

Telegram
 
Statistical Modeling With R: a dual frequentist and Bayesian approach for life scientists
Author: Pablo Inchausti
Year: February 2, 2023
Format: PDF
File size: PDF 36 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
The book provides practical guidelines for using statistical modeling techniques that are appropriate for each type of data set and research question and it offers a comprehensive overview of the underlying assumptions and limitations of these models. The book 'Statistical Modeling With R' is a valuable resource for anyone looking to gain a deeper understanding of statistical modeling in the life sciences, regardless of their level of expertise. The book takes a unique approach by presenting both frequentist and Bayesian perspectives on statistical modeling, allowing readers to develop a more complete understanding of the subject. The book begins by introducing the fundamental principles of statistical modeling, including probability theory and the difference between classical and Bayesian approaches. From there, it delves into the specifics of frequentist and Bayesian methods, explaining how to choose the appropriate method for different types of data sets and research questions. One of the key strengths of the book is its focus on practical applications.
Книга содержит практические рекомендации по использованию методов статистического моделирования, которые подходят для каждого типа набора данных и вопроса исследования, и предлагает всесторонний обзор основных предположений и ограничений этих моделей. Книга «Статистическое моделирование с R» является ценным ресурсом для всех, кто хочет получить более глубокое понимание статистического моделирования в науках о жизни, независимо от их уровня знаний. Книга использует уникальный подход, представляя как частотные, так и байесовские перспективы статистического моделирования, позволяя читателям развить более полное понимание предмета. Книга начинается с введения фундаментальных принципов статистического моделирования, включая теорию вероятностей и разницу между классическим и байесовским подходами. Оттуда он углубляется в специфику частотных и байесовских методов, объясняя, как выбрать подходящий метод для различных типов наборов данных и исследовательских вопросов. Одна из ключевых сильных сторон книги - ориентация на практические применения.
livre fournit des conseils pratiques sur l'utilisation de techniques de modélisation statistique adaptées à chaque type d'ensemble de données et à chaque question d'étude, et offre un aperçu complet des principales hypothèses et limites de ces modèles. livre « La modélisation statistique avec R » est une ressource précieuse pour tous ceux qui veulent acquérir une meilleure compréhension de la modélisation statistique dans les sciences de la vie, quel que soit leur niveau de connaissances. livre adopte une approche unique, présentant à la fois les perspectives fréquentielles et bayésiennes de la modélisation statistique, permettant aux lecteurs de développer une compréhension plus complète du sujet. livre commence par l'introduction des principes fondamentaux de la modélisation statistique, y compris la théorie des probabilités et la différence entre les approches classiques et bayésiennes. De là, il explore les spécificités des techniques fréquentielles et bayésiennes, expliquant comment choisir la méthode appropriée pour différents types d'ensembles de données et de questions de recherche. L'une des principales forces du livre est l'orientation vers les applications pratiques.
libro contiene recomendaciones prácticas sobre el uso de técnicas de modelado estadístico que son adecuadas para cada tipo de conjunto de datos y cuestión de investigación, y ofrece una visión general completa de las principales hipótesis y limitaciones de estos modelos. libro «Modelado estadístico con R» es un recurso valioso para cualquier persona que desee obtener una comprensión más profunda de la simulación estadística en las ciencias de la vida, independientemente de su nivel de conocimiento. libro adopta un enfoque único, presentando tanto las perspectivas de frecuencia como bayesianas del modelado estadístico, lo que permite a los lectores desarrollar una comprensión más completa del tema. libro comienza con la introducción de los principios fundamentales de la simulación estadística, incluyendo la teoría de la probabilidad y la diferencia entre los enfoques clásicos y bayesianos. A partir de ahí, profundiza en la especificidad de las técnicas de frecuencia y bayesianas, explicando cómo elegir el método adecuado para los diferentes tipos de conjuntos de datos y cuestiones de investigación. Uno de los puntos fuertes clave del libro es la orientación hacia aplicaciones prácticas.
O livro oferece orientações práticas sobre a utilização de métodos de simulação estatística adequados para cada tipo de conjunto de dados e questão de pesquisa e oferece uma revisão completa dos principais pressupostos e limitações desses modelos. O livro «Modelagem estatística com R» é um recurso valioso para todos os que querem uma melhor compreensão da simulação estatística nas ciências da vida, independentemente do seu nível de conhecimento. O livro usa uma abordagem única, apresentando as perspectivas de frequência e baiesa da simulação estatística, permitindo que os leitores desenvolvam uma compreensão mais completa da matéria. O livro começa com a introdução de princípios fundamentais de simulação estatística, incluindo a teoria das probabilidades e a diferença entre a abordagem clássica e a abordagem baiesa. A partir daí, ele se aprofunda na especificidade dos métodos de frequência e baies, explicando como escolher o método adequado para diferentes tipos de conjuntos de dados e questões de pesquisa. Um dos pontos fortes do livro é a orientação para aplicações práticas.
Il libro fornisce suggerimenti pratici sull'utilizzo di metodi di simulazione statistica adatti per ogni tipo di dataset e domanda di ricerca e offre una panoramica completa dei principali presupposti e dei limiti di questi modelli. Il libro «mulazione statistica con R» è una risorsa preziosa per tutti coloro che desiderano una migliore comprensione delle simulazioni statistiche nelle scienze della vita, indipendentemente dal loro livello di conoscenza. Il libro utilizza un approccio unico, rappresentando sia le prospettive di frequenza che quelle di Bayesz della simulazione statistica, permettendo ai lettori di sviluppare una migliore comprensione dell'oggetto. Il libro inizia con l'introduzione dei principi fondamentali della simulazione statistica, inclusa la teoria delle probabilità e la differenza tra l'approccio classico e quello bayesiano. Da lì si approfondisce nella specificità dei metodi di frequenza e bayesiana, spiegando come scegliere il metodo adatto per diversi tipi di set di dati e questioni di ricerca. Uno dei punti forti del libro è l'orientamento verso le applicazioni pratiche.
Das Buch enthält praktische Empfehlungen für den Einsatz statistischer Modellierungsmethoden, die für jede Art von Datensatz und Forschungsfrage geeignet sind, und bietet einen umfassenden Überblick über die zugrunde liegenden Annahmen und Grenzen dieser Modelle. Das Buch „Statistische Modellierung mit R“ ist eine wertvolle Ressource für alle, die ein tieferes Verständnis der statistischen Modellierung in den benswissenschaften erlangen möchten, unabhängig von ihrem Wissensstand. Das Buch verfolgt einen einzigartigen Ansatz, indem es sowohl Frequenz- als auch Bayes'sche Perspektiven der statistischen Modellierung präsentiert und es den sern ermöglicht, ein umfassenderes Verständnis des Themas zu entwickeln. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Prinzipien der statistischen Modellierung, einschließlich der Wahrscheinlichkeitstheorie und des Unterschieds zwischen klassischen und Bayes'schen Ansätzen. Von dort aus geht er tiefer in die Besonderheiten der Frequenz- und Bayes'schen Methoden ein und erklärt, wie man eine geeignete Methode für verschiedene Arten von Datensätzen und Forschungsfragen auswählt. Eine der wichtigsten Stärken des Buches ist der Fokus auf praktische Anwendungen.
Książka zawiera praktyczne zalecenia dotyczące stosowania technik modelowania statystycznego, które są odpowiednie dla każdego rodzaju zbioru danych i pytania badawczego, i oferuje kompleksowy przegląd podstawowych założeń i ograniczeń tych modeli. Książka „Modelowanie statystyczne z R” jest cennym zasobem dla każdego, kto chce uzyskać głębsze zrozumienie modelowania statystycznego w naukach przyrodniczych, niezależnie od poziomu wiedzy. Książka przyjmuje unikalne podejście, przedstawiając zarówno częstotliwość, jak i bayesowskie perspektywy modelowania statystycznego, pozwalając czytelnikom rozwijać pełniejsze zrozumienie tematu. Książka zaczyna się od wprowadzenia podstawowych zasad modelowania statystycznego, w tym teorii prawdopodobieństwa oraz różnicy między podejściem klasycznym a bayesowskim. Stamtąd zagłębia się w specyfikę częstotliwości i metod bayesowskich, wyjaśniając, jak wybrać odpowiednią metodę dla różnych typów zbiorów danych i pytań badawczych. Jedną z kluczowych zalet książki jest skupienie się na praktycznych zastosowaniach.
הספר מספק המלצות מעשיות לשימוש בטכניקות דוגמנות סטטיסטיות המתאימות לכל סוג של נתונים ושאלת מחקר, ומציע סקירה מקיפה של הנחות היסוד והמגבלות של מודלים אלה. הספר Statistical Modeling with R הוא משאב חשוב לכל מי שרוצה לרכוש הבנה עמוקה יותר של מודלים סטטיסטיים במדעי החיים, ללא קשר לרמת הידע שלהם. הספר נוקט בגישה ייחודית, המציגה הן תדירות והן נקודות מבט בייסיאניות של מודלים סטטיסטיים, ומאפשרת לקוראים לפתח הבנה מלאה יותר של הנושא. הספר מתחיל בכך שהוא מציג עקרונות בסיסיים של מודלים סטטיסטיים, כולל תורת ההסתברות וההבדל בין גישות קלאסיות ובייסיאניות. משם, הוא מתעמק בפרטים של תדירות ושיטות בייסיאנית, ומסביר כיצד לבחור את השיטה המתאימה לסוגים שונים של נתונים ושאלות מחקר. אחד החוזקים המרכזיים של הספר הוא התמקדותו ביישומים מעשיים.''
Kitap, her tür veri kümesi ve araştırma sorusu için uygun olan istatistiksel modelleme tekniklerinin kullanımı için pratik öneriler sunar ve bu modellerin temel varsayımlarına ve sınırlamalarına kapsamlı bir genel bakış sunar. "R ile İstatistiksel Modelleme" kitabı, bilgi düzeylerine bakılmaksızın, yaşam bilimlerinde istatistiksel modelleme hakkında daha derin bir anlayış kazanmak isteyen herkes için değerli bir kaynaktır. Kitap, istatistiksel modellemenin hem sıklığını hem de Bayesci bakış açılarını sunarak, okuyucuların konuyla ilgili daha eksiksiz bir anlayış geliştirmelerini sağlayan benzersiz bir yaklaşım benimsemektedir. Kitap, olasılık teorisi ve klasik ve Bayes yaklaşımları arasındaki fark dahil olmak üzere istatistiksel modellemenin temel ilkelerini tanıtarak başlar. Oradan, frekans ve Bayesian yöntemlerinin özelliklerini inceleyerek, farklı veri kümeleri ve araştırma soruları için uygun yöntemin nasıl seçileceğini açıklar. Kitabın en güçlü yanlarından biri pratik uygulamalara odaklanmasıdır.
يقدم الكتاب توصيات عملية لاستخدام تقنيات النمذجة الإحصائية المناسبة لكل نوع من مجموعة البيانات ومسألة البحث، ويقدم لمحة عامة شاملة عن الافتراضات والقيود الأساسية لهذه النماذج. يعد كتاب «النمذجة الإحصائية مع R» مصدرًا قيمًا لأي شخص يريد اكتساب فهم أعمق للنمذجة الإحصائية في علوم الحياة، بغض النظر عن مستوى معرفته. يتخذ الكتاب نهجًا فريدًا، حيث يقدم وجهات نظر التردد والبايزية للنمذجة الإحصائية، مما يسمح للقراء بتطوير فهم أكثر اكتمالًا للموضوع. يبدأ الكتاب بتقديم المبادئ الأساسية للنمذجة الإحصائية، بما في ذلك نظرية الاحتمالات والفرق بين النهج الكلاسيكي والبايزي. من هناك، يتعمق في تفاصيل التردد والطرق البايزية، موضحًا كيفية اختيار الطريقة المناسبة لأنواع مختلفة من مجموعات البيانات وأسئلة البحث. تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية للكتاب في تركيزه على التطبيقات العملية.
이 책은 각 유형의 데이터 세트 및 연구 질문에 적합한 통계 모델링 기술의 사용에 대한 실질적인 권장 사항을 제공하며 이러한 모델의 기본 가정 및 한계에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. "Statistical Modeling with R" 이라는 책은 지식 수준에 관계없이 생명 과학의 통계 모델링에 대해 더 깊이 이해하고자하는 사람에게 유용한 자료입니다. 이 책은 통계 모델링의 빈도와 베이지안 관점을 모두 제시하는 독특한 접근 방식을 취하여 독자가 주제에 대한보다 완전한 이해를 개발할 수 있도록합니다. 이 책은 확률 이론과 고전과 베이지안 접근법의 차이를 포함하여 통계 모델링의 기본 원리를 도입하는 것으로 시작합니다. 거기에서 그는 빈도와 베이지안 방법의 세부 사항을 살펴보고 다양한 유형의 데이터 세트 및 연구 질문에 적합한 방법을 선택하는 방법을 설명합니다. 이 책의 주요 강점 중 하나는 실제 응용에 중점을 둡니다.
この本は、データセットと研究問題の種類ごとに適切な統計モデリング技術の使用のための実用的な推奨事項を提供し、これらのモデルの基礎となる仮定と制限の包括的な概要を提供しています。本「Rによる統計モデリング」は、生命科学における統計モデリングの知識のレベルにかかわらず、より深い理解を得たい人にとって貴重なリソースです。この本はユニークなアプローチをとり、統計モデリングの頻度とベイズの視点の両方を提示し、読者が主題をより完全に理解することを可能にします。この本は、確率論や古典的アプローチとベイズ的アプローチの違いを含む統計モデリングの基本原理を紹介することから始まる。そこから、FrequencyとBayesianの方法の詳細を掘り下げ、さまざまな種類のデータセットや研究の質問に適切な方法を選択する方法を説明します。本の主要な強みの1つは、実用的なアプリケーションに焦点を当てることです。
本書為使用適合每種數據集類型和研究問題的統計建模技術提供了實用指南,並全面概述了這些模型的主要假設和局限性。對於任何希望對生命科學中的統計建模有更深入了解的人來說,「具有R的統計建模」是寶貴的資源,無論他們的知識水平如何。該書采用了一種獨特的方法,既代表了統計建模的頻率,也代表了貝葉斯的觀點,使讀者能夠對主題進行更全面的理解。本書首先介紹了統計建模的基本原理,包括概率論以及經典方法與貝葉斯方法之間的差異。從那裏,他深入研究了頻率和貝葉斯方法的細節,解釋了如何為不同類型的數據集和研究問題選擇合適的方法。本書的主要優勢之一是註重實際應用。

You may also be interested in:

Statistical Modeling With R: a dual frequentist and Bayesian approach for life scientists
Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python
Statistical Modeling and Computation, 2nd Edition
Software Source Code Statistical Modeling
Statistical Modeling & Analysis An Introduction Using Spreadsheets
Software Source Code: Statistical Modeling (De Gruyter STEM)
Computational Statistical Methodologies and Modeling for Artificial Intelligence (Edge AI in Future Computing)
The Statistical Analysis of Multivariate Failure Time data A Marginal Modeling Approach
Bioinformatic and Statistical Analysis of Microbiome Data: From Raw Sequences to Advanced Modeling with QIIME 2 and R
Real Estate Analysis in the Information Age Techniques for Big Data and Statistical Modeling
Statistical Modeling and Applications on Real-Time Problems: Enhancing Understanding and Practical Implementation (Mathematical Engineering, Manufacturing, and Management Sciences)
Statistical and Machine-Learning Data Mining Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data, Third Edition
Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science Excel in Data Analysis, Statistical Modeling and Machine Learning by Leveraging MLBase.jl and MLJ.jl to Optimize Workflows
Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science Excel in Data Analysis, Statistical Modeling and Machine Learning by Leveraging MLBase.jl and MLJ.jl to Optimize Workflows
Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science: Excel in Data Analysis, Statistical Modeling and Machine Learning by … to optimize workflows (English Edition)
The Colourful Ninja Dual Zone Air Fryer Cookbook UK: Healthy, Effortless and Flavourful Recipes for Beginners, Dual Zone Air Frying with Pictures and Using UK Measurements
Short Stories by the Generation of 1898 Cuentos de la Generacion de 1898: A Dual-Language Book (Dover Dual Language Spanish)
Statistical Sciences and Data Analysis: Proceedings of the Third Pacific Area Statistical Conference
Statistical Methods An Introduction to Basic Statistical Concepts and Analysis, Second Edition
Statistical Theory: A Concise Introduction (Chapman and Hall CRC Texts in Statistical Science)
Statistical Machine Learning A Unified Framework (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Statistical Analysis of Financial data With Examples In R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
STATISTICAL MECHANICS OF MAGNETIC EXCITATIONS: FROM SPIN WAVES TO STRIPES AND CHECKERBOARDS (Advances in Statistical Mechanics, 18)
Fundamentals of Algebraic Modeling An Introduction to Mathematical Modeling with Algebra and Statistics, Fifth Edition
Confidence, Likelihood, Probability: Statistical Inference with Confidence Distributions (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 41)
Nonlinear Regression Modeling for Engineering Applications Modeling, Model Validation, and Enabling Design of Experiments
Scale Modeling Handbook 6 - Modeling Tanks and Military Vehicles
Statistical Tableau How to Use Statistical Models and Decision Science in Tableau
Statistical Tableau How to Use Statistical Models and Decision Science in Tableau
Statistical Tableau How to Use Statistical Models and Decision Science in Tableau
Statistical Tableau: How to Use Statistical Models and Decision Science in Tableau
Sequential Decision Analytics and Modeling Modeling with Python
Meshing, Geometric Modeling and Numerical Simulation, Volume 2: Metrics, Meshes and Mesh Adaptation (Geometric Modeling and Applications)
Graph Data Modeling in Python: A practical guide to curating, analyzing, and modeling data with graphs
Data Modeling with SAP BW 4HANA 2.0: Implementing Agile Data Models Using Modern Modeling Concepts
A Course of Theoretical Physics. Volume 1: Fundamentals Laws: Mechanics, Electrodynamics, Quantum Mechanics. Volume 2: Statistical Laws: Statistical Physics, Hydrodynamics and Gas Dynamics, Electrodyn
Body of Knowledge for Modeling and Simulation: A Handbook by the Society for Modeling and Simulation International (Simulation Foundations, Methods and Applications)
Dual Citizens
Dual Memory
Dual Devotions