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Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists

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Lynch, Scott M.
Springer Verlag
2007-8-15
388
GBP 124.00
HRD
9780387712642

图书标签: 贝叶斯  统计学  计量经济学  经济学  bayesian  Statistics  2014   


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发表于2024-11-23

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图书描述

Product Description

"Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists" covers the complete process of Bayesian statistical analysis in great detail from the development of a model through the process of making statistical inference. The key feature of this book is that it covers models that are most commonly used in social science research - including the linear regression model, generalized linear models, hierarchical models, and multivariate regression models - and it thoroughly develops each real-data example in painstaking detail.

The first part of the book provides a detailed introduction to mathematical statistics and the Bayesian approach to statistics, as well as a thorough explanation of the rationale for using simulation methods to construct summaries of posterior distributions. Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods - including the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithm - are then introduced as general methods for simulating samples from distributions. Extensive discussion of programming MCMC algorithms, monitoring their performance, and improving them is provided before turning to the larger examples involving real social science models and data.

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读后感

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princeton的社会学老师,虽然他的研究方向是社会流行病学,但主要还是结合bayesian方法来实现的,而且也是美国社会学界不多的关于这种统计出书的人,虽然也有western,甚至raftery等人不断地发文章,不断介绍,不过书确实出的不多,而且书中彻底考虑了社会学科班出身同学的基础...

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