Reseña

Realizar análisis de datos bayesianos: un tutorial con R, JAGS y Stan, segunda edición proporciona un enfoque accesible para realizar análisis de datos bayesianos, ya que el material se explica claramente con ejemplos concretos. Se incluyen instrucciones paso a paso sobre cómo llevar a cabo análisis de datos bayesianos en el popular y gratuito software R y WinBugs, así como nuevos programas en JAGS y Stan. Los nuevos programas están diseñados para ser mucho más fáciles de usar que los scripts de la primera edición. En particular, ahora existen scripts compactos de alto nivel que facilitan la ejecución de programas en sus propios conjuntos de datos. El libro se divide en tres partes y comienza con los conceptos básicos: modelos, probabilidad, regla de Bayes y el lenguaje de programación R. Luego, la discusión pasa a los fundamentos aplicados para inferir una probabilidad binomial, antes de concluir con capítulos sobre el modelo lineal generalizado. Los temas incluyen variables predichas por métricas en uno o dos grupos; variable predicha por métrica con un predictor de métrica; variable predicha por métricas con múltiples predictores de métricas; variable predicha por métrica con un predictor nominal; y variable predicha por métricas con múltiples predictores nominales. Los ejercicios que se encuentran en el texto tienen propósitos explícitos y pautas para su realización. Este libro está dirigido a estudiantes de posgrado de primer año o estudiantes universitarios avanzados en estadística, análisis de datos, psicología, ciencias cognitivas, ciencias sociales, ciencias clínicas y ciencias del consumidor en los negocios.