Análisis Bayesiano de Datos en Ecología mediante Modelos Lineales con R, Bugs y Stan

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una panorámica completa de los métodos estadísticos, en particular en el contexto de la modelización ecológica, al tiempo que compara los enfoques frecuentista y bayesiano. Es apreciado por su claridad, buenos ejemplos y utilidad tanto para ecólogos como para no ecólogos. Sin embargo, los lectores deben estar preparados para cierta densidad técnica, y el título del libro puede inducir a error al público potencial sobre su aplicabilidad más amplia.

Cobertura exhaustiva de los modelos estadísticos, explicaciones claras, ejemplos de códigos útiles, útil tanto para ecólogos como para no ecólogos, mezcla la teoría con las aplicaciones prácticas, accesible para los profesionales.

Algunas discusiones pueden ser concisas y las explicaciones breves, puede requerir mucho tiempo para digerir, el título puede limitar su audiencia percibida, precio elevado.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Bayesian Data Analysis in Ecology Using Linear Models with R, Bugs, and Stan

Contenido del libro:

Bayesian Data Analysis in Ecology Using Linear Models with R, BUGS, and STAN examina los métodos bayesianos y frecuentistas para realizar análisis de datos.

El libro proporciona los antecedentes teóricos en un enfoque fácil de entender, animando a los lectores a examinar los procesos que generaron sus datos. Incluye discusiones sobre la selección de modelos, la comprobación de modelos y la inferencia multimodelo, y utiliza gráficos de efectos que permiten una interpretación natural de los datos.

Bayesian Data Analysis in Ecology Using Linear Models with R, BUGS, and STAN introduce el software bayesiano, utilizando R para los modos sencillos, y software bayesiano flexible (BUGS y Stan) para los más complicados. Guiando al lector desde los análisis de datos fáciles hacia los más complejos (reales) paso a paso, el libro presenta problemas y soluciones -incluyendo todos los códigos de R- que suelen ser aplicables a otros datos y preguntas, lo que lo convierte en un recurso inestimable para analizar una gran variedad de tipos de datos.