Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est largement salué comme une excellente ressource pour un deuxième cours de statistiques, en particulier pour les étudiants en sciences sociales et en sciences de la santé. Il équilibre efficacement la théorie et l'application pratique, en mettant fortement l'accent sur les méthodes bayésiennes et les exemples du monde réel. Cependant, il peut ne pas convenir aux débutants en raison de sa complexité, et il y a des préoccupations concernant sa profondeur, la clarté des explications et certains problèmes de formatage de l'impression.
Avantages:Motivations claires pour les aspects pratiques de la statistique, style conversationnel, couverture complète des sujets avancés, excellents exemples tirés des sciences sociales, index bien organisé, utile à la fois pour la référence et l'auto-apprentissage, utilisation efficace du code R, en particulier dans les contextes bayésiens.
Inconvénients:L'ouvrage n'est pas adapté aux débutants, certains détails importants sont passés sous silence, la terminologie non conventionnelle peut prêter à confusion, les exercices peuvent être trop difficiles, la navigation dans les formats numériques est frustrante, la qualité d'impression est médiocre, et certains trouvent que l'écriture est lourde et manque de rigueur dans les détails.
(basé sur 25 avis de lecteurs)
Titre original :
Regression and Other Stories
Contenu du livre :
La plupart des manuels sur la régression se concentrent sur la théorie et les exemples les plus simples. Or, les problèmes statistiques réels sont complexes et subtils.
Ce livre ne traite pas de la théorie de la régression. Il s'agit d'utiliser la régression pour résoudre des problèmes réels de comparaison, d'estimation, de prédiction et d'inférence causale. Contrairement à d'autres ouvrages, il se concentre sur des questions pratiques telles que la taille de l'échantillon et les données manquantes, ainsi que sur un large éventail d'objectifs et de techniques.
Il présente directement les méthodes et le code informatique que vous pouvez utiliser immédiatement. Des exemples réels, des histoires vraies tirées de l'expérience des auteurs démontrent ce que la régression peut faire et ses limites, avec des conseils pratiques pour comprendre les hypothèses et mettre en œuvre des méthodes pour les expériences et les études d'observation.
Ils font une transition en douceur vers la régression logistique et les GLM. L'accent est mis sur les calculs en R et Stan plutôt que sur les dérivations, le code étant disponible en ligne.
Les graphiques et la présentation facilitent la compréhension des modèles et de leur ajustement.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781107023987 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 548 |
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