Análise bayesiana com Excel & R [recurso eletrônico]
Conrad G. Carlberg
E-book
por
9788550821207
1. ed.
Rio de Janeiro : Alta Books, 2024.
1 recurso online (0 p.) : il.
Aproveite o poder da análise Bayesiana e obtenha vantagem competitiva Métodos Bayesianos resolvem problemas aparentemente sem solução. Com base em suas habilidades e experiência em análise de Excel. o craque do Microsoft Excel. Conrad Carlberg. ajuda você a aproveitar ao máximo os recursos...
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Aproveite o poder da análise Bayesiana e obtenha vantagem competitiva Métodos Bayesianos resolvem problemas aparentemente sem solução. Com base em suas habilidades e experiência em análise de Excel. o craque do Microsoft Excel. Conrad Carlberg. ajuda você a aproveitar ao máximo os recursos Bayesianos do Excel e migrar ao R para fazer ainda mais. Por meio de um passo a passo. com exemplos reais. Carlberg mostra como usar a análise Bayesiana para resolver uma ampla gama de problemas. Conrad esclarece a terminologia que muitas vezes confunde os analistas. fornece pastas de trabalho do Excel para download facilmente adaptadas às necessidades individuais e oferece exemplos de código R para aproveitar as vantagens do pacote rethinking em R e sua porta de entrada para o Stan. Ao incorporar essas abordagens Bayesianas em sua caixa de ferramentas analíticas. você criará uma poderosa vantagem competitiva para sua organização – e para si. • Explore as principais ideias e estratégias subjacentes à análise Bayesiana • Distinga distribuições a priori. verossimilhança e a posteriori. e compare algoritmos para direcionar entradas de amostragem • Use a aproximação de grade para resolver problemas univariados simples e entenda seus limites à medida que os parâmetros aumentam • Realize simulações e regressões complexas com aproximação quadrática e função quap de Richard McElreath • Gerencie valores de texto como se fossem numéricos • Aprenda a técnica atual de amostragem Bayesiana padrão-ouro: Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) • Use MCMC para otimizar a velocidade de execução em problemas de alta complexidade • Descubra quando os métodos frequentistas falham e os métodos Bayesianos tornam-se fundamentais – e quando usar ambos em conjunto
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