Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Regression and Other Stories de Andrew Gelman

Regression and Other Stories

Autor Andrew Gelman, Jennifer Hill, Aki Vehtari
en Limba Engleză Paperback – 10 sep 2020

În peisajul academic actual, unde analiza datelor a devenit o competență transversală, Regression and Other Stories se poziționează ca un manual fundamental pentru studenții și cercetătorii din științele sociale, economie și statistică aplicată. Considerăm că această lucrare re redefinește modul în care este predată regresia, deplasând accentul de la demonstrațiile matematice abstracte către aplicarea riguroasă în contexte reale. Volumul acoperă spectrul complet al curriculumului de metode de cercetare, de la fundamentele inferenței și simulării, până la complexitatea modelelor liniare generalizate și a inferenței cauzale.

Textul extinde cadrul propus de Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models cu date noi și o abordare mai fluidă, axată pe „povești” — studii de caz din experiența autorilor care ilustrează atât puterea, cât și limitările modelelor statistice. Spre deosebire de A Modern Approach to Regression with R, care se concentrează masiv pe validitatea matematică a modelelor, lucrarea de față prioritizează intuiția computațională și utilizarea practică a instrumentelor R și Stan. Această tranziție către simulare și cod reflectă evoluția operei lui Andrew Gelman, care, spre deosebire de lucrările sale mai tehnice precum Bayesian Data Analysis, urmărește aici democratizarea accesului la tehnici avansate de modelare.

Structura cărții este pedagogică: începe cu fundamentele măsurării și probabilităților, trece prin regresia liniară simplă și multiplă, și culminează cu secțiuni esențiale despre imputarea datelor lipsă și designul experimental. Cele 183 de ilustrații și 215 exerciții transformă volumul dintr-o simplă referință într-un instrument de lucru interactiv, ideal pentru seminarele de analiză cantitativă.

Citește tot Restrânge

Preț: 35223 lei

Puncte Express: 528
Paperback 35223 lei
Hardback 61870 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 15-29 mai
Livrare express 30 aprilie-06 mai pentru 5966 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781107676510
ISBN-10: 1107676517
Pagini: 548
Ilustrații: 183 b/w illus. 215 exercises
Dimensiuni: 190 x 248 x 35 mm
Greutate: 1.06 kg
Ediția:1
Editura: Cambridge University Pr.
Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui cercetător care dorește să treacă de la teoria statistică la practica analizei de date complexe. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care se construiesc modelele de regresie pentru a răspunde la întrebări cauzale, beneficiind de un ghid practic bazat pe R și Stan. Este resursa ideală pentru a învăța cum să gestionezi eșantioanele mici și datele lipsă în cercetările reale.

Despre autor

Andrew Gelman este profesor de statistică și științe politice la Universitatea Columbia și o figură de referință în statistica modernă, fiind distins cu Presidents' Award în 2003. Expertiza sa vastă, reflectată în peste 200 de articole de cercetare, acoperă de la metode bayesiene la analiza comportamentului electoral, temă explorată în Red State, Blue State, Rich State, Poor State. Co-autorii Jennifer Hill și Aki Vehtari completează această experiență, aducând perspective esențiale din zona politicilor publice și a calculului computațional avansat, transformând echipa într-una dintre cele mai influente voci în pedagogia statisticii contemporane.

Descriere scurtă

Most textbooks on regression focus on theory and the simplest of examples. Real statistical problems, however, are complex and subtle. This is not a book about the theory of regression. It is about using regression to solve real problems of comparison, estimation, prediction, and causal inference. Unlike other books, it focuses on practical issues such as sample size and missing data and a wide range of goals and techniques. It jumps right in to methods and computer code you can use immediately. Real examples, real stories from the authors' experience demonstrate what regression can do and its limitations, with practical advice for understanding assumptions and implementing methods for experiments and observational studies. They make a smooth transition to logistic regression and GLM. The emphasis is on computation in R and Stan rather than derivations, with code available online. Graphics and presentation aid understanding of the models and model fitting.

Cuprins

Preface; Part I. Fundamentals: 1. Overview; 2. Data and measurement; 3. Some basic methods in mathematics and probability; 4. Statistical inference; 5. Simulation; Part II. Linear Regression: 6. Background on regression modeling; 7. Linear regression with a single predictor; 8. Fitting regression models; 9. Prediction and Bayesian inference; 10. Linear regression with multiple predictors; 11. Assumptions, diagnostics, and model evaluation; 12. Transformations and regression; Part III. Generalized Linear Models: 13. Logistic regression; 14. Working with logistic regression; 15. Other generalized linear models; Part IV. Before and After Fitting a Regression: 16. Design and sample size decisions; 17. Poststratification and missing-data imputation; Part V. Causal Inference: 18. Causal inference and randomized experiments; 19. Causal inference using regression on the treatment variable; 20. Observational studies with all confounders assumed to be measured; 21. Additional topics in causal inference; Part VI. What Comes Next?: 22. Advanced regression and multilevel models; Appendices: A. Computing in R; B. 10 quick tips to improve your regression modelling; References; Author index; Subject index.

Recenzii

'Gelman, Hill and Vehtari provide an introductory regression book that hits an amazing trifecta: it motivates regression using real data examples, provides the necessary (but not superfluous) theory, and gives readers tools to implement these methods in their own work. The scope is ambitious - including introductions to causal inference and measurement - and the result is a book that I not only look forward to teaching from, but also keeping around as a reference for my own work.' Elizabeth Tipton, Northwestern University
'Regression and Other Stories is simply the best introduction to applied statistics out there. Filled with compelling real-world examples, intuitive explanations, and practical advice, the authors offer a delightfully modern perspective on the subject. It's an essential resource for students and practitioners across the statistical and social sciences.' Sharad Goel, Department of Management Science and Engineering, Stanford University
'With modern software it is very easy to fit complex regression models, and even easier to get their interpretation completely wrong. This wonderful book, summarising the authors' years of experience, stays away from mathematical proofs, and instead focuses on the insights to be gained by careful plotting and modelling of data. In particular the chapters on causal modelling, and the challenges of working with selected samples, provide some desperately needed lessons.' David Spiegelhalter, University of Cambridge
'Gelman and Hill, have done it again, this time with Aki Vehtari. They have written a textbook that should be on every applied quantitative researcher's bookshelf. Most importantly they explain how to do and interpret regression with real world, complicated examples. Practicing academics in addition to students will benefit from giving this book a close read.' Christopher Winship, Harvard University, Massachusetts
'Comprehensive and charming, this regression manual belongs on every regressor's shelf.' Joshua Angrist, Massachusetts Institute of Technology