Análisis bayesiano de datos

Opiniones de los lectores

El libro es una referencia completa y actualizada sobre el análisis bayesiano de datos, muy apreciado por los lectores por su profundidad y amplitud de temas. Es elogiado por sus ejemplos claros, su enfoque práctico y su amplia cobertura de las técnicas bayesianas avanzadas. Sin embargo, se señala que el libro requiere una sólida formación en estadística y puede resultar abrumador y prolijo, lo que lo hace menos adecuado para principiantes.

El libro supone una sólida mejora con respecto a sus ediciones anteriores, ya que ofrece nuevos capítulos y un apéndice revisado. Se le considera el patrón oro de la estadística bayesiana, está bien escrito y cubre de forma exhaustiva tanto los temas fundamentales como los avanzados. Incluye abundantes ejemplos, ejercicios y discusiones prácticas que mejoran la comprensión. Los lectores aprecian su uso como fuente de referencia.

El libro no es adecuado para principiantes debido a que se presuponen conocimientos previos y puede resultar difícil de seguir. Para algunos, el texto es prolijo y redundante, lo que dificulta su comprensión. Además, se han criticado los cambios en la maquetación de la versión Kindle, y también hay quejas sobre los problemas de envío de las copias físicas.

(basado en 79 opiniones de lectores)

Título original:

Bayesian Data Analysis

Contenido del libro:

Ganador del Premio De Groot 2016 de la Sociedad Internacional de Análisis Bayesiano.

Ahora en su tercera edición, este libro clásico es ampliamente considerado como el texto líder en métodos bayesianos, elogiado por su enfoque accesible y práctico para analizar datos y resolver problemas de investigación. Análisis bayesiano de datos, tercera edición sigue adoptando un enfoque aplicado al análisis mediante métodos bayesianos actualizados. Los autores -todos ellos líderes en la comunidad estadística- introducen conceptos básicos desde una perspectiva de análisis de datos antes de presentar métodos avanzados. A lo largo del texto, numerosos ejemplos extraídos de aplicaciones reales e investigaciones enfatizan el uso de la inferencia bayesiana en la práctica.

Nuevo en la tercera edición

⬤ Cuatro nuevos capítulos sobre modelización no paramétrica.

⬤ Cubrimiento de priores débilmente informativos y priores que evitan los límites.

⬤ Discusión actualizada sobre validación cruzada y criterios de información predictiva.

⬤ Mejora del control de la convergencia y de los cálculos del tamaño efectivo de la muestra para la simulación iterativa.

⬤ Presentaciones de Hamiltonian Monte Carlo, Bayes variacional y propagación de expectativas.

⬤ Código de software nuevo y revisado.

El libro puede utilizarse de tres formas distintas. Para estudiantes de licenciatura, introduce la inferencia bayesiana partiendo de los primeros principios. Para estudiantes de posgrado, el texto presenta enfoques actuales eficaces de modelización y cálculo bayesianos en estadística y campos afines. Para los investigadores, proporciona un surtido de métodos bayesianos en estadística aplicada. En la página web del libro se ofrece material adicional, incluidos conjuntos de datos utilizados en los ejemplos, soluciones a ejercicios seleccionados e instrucciones de software.