(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe R – Og al lui Xi’anși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
„Această carte originală, provocatoare și transformatoare este mult mai mult decât un manual de implementare pentru analiza Bayesiană a Datelor, chiar dacă împărtășește aproape aceeași perspectivă. (Prima propoziție a cărții afirmă că „concepțiile autorilor despre practica statistică și despre statistica bayesiană, s-au schimbat de-a lungul anilor”.) nefiind magici din senin, autorii explică și raționalizează mulți pași necesari unui astfel de protocol de modelare de jos în sus („nu o listă de verificare, nu o carte de bucate” și nu o diagramă de flux!) în situații reale Conținutul se citește foarte bine și foarte bine, cu o combinație perfectă de intuiție, sfaturi de modelare, instrumente de comparare și perspective de comparare atât deschisă, cât și incluzivă, cu o umilință binevenită cu privire la limitările și provocările fluxurilor de lucru bayesiene. Această carte ar trebui să atragă și să profite de o mare varietate de cititori, oferind îndrumări printr-o colecție extinsă de exemple foarte detaliate, cu cod și exerciții comune.
Tcartea lui propune a modus vivendi pentru modelarea bayesiană în analiza bayesiană aplicată, realistă, unde modelele nu sunt magice din senin. Prin urmare, pune accentul pe construirea iterativă a modelelor, verificarea modelului, depanarea computațională și experimentarea cu date simulate, umplând un gol care pare flagrant în retrospectivă. Acesta vizează în special utilizatorii și dezvoltatorii Stan, cu fragmente de cod în R și Stan. Este format din patru părți:
- cunoștințe despre metodele bayesiene și instrumentele de calcul;
- fluxul de lucru bayesian propriu-zis, și anume construirea unui model statistic din componentele sale, împreună cu instrumentele sale de evaluare;
- aspectele computaționale ale modelelor de potrivire, diagnosticarea convergenței și evaluarea calibrării;
- studii de caz.
Așteptam cu nerăbdare cartea, deoarece știam că Andrew, Aki și Richard lucrau la ea de câțiva ani. (Citatul de mai sus este documentul pe care l-am scris la cererea editorului.)
Principiile BaWoFlo — dacă pot recurge la acest acronim! — sunt (i) adaptarea mai multor modele, (ii) aplicarea metodelor în mod repetat și (iii) recurgerea la experimente cu date simulate, care nu ar trebui să surprindă cititorii BDA. După cum s-a menționat în introducere, protocolul expus în acesta poate beneficia și experimentatorilor non-bayesieni. Acest lucru este de acord cu abordarea agnostică extrem de moderată, „M-deschisă”, a bayesianismului adoptată de autori („nu există un refugiu sigur”). De asemenea, salut și împărtășesc perspectiva lor umilă despre limitările și provocările fluxurilor de lucru bayesiene.
Exemplele sunt tratate în detaliu, cu modelări succesive și alegeri computaționale comentate abundent, ceea ce este un mare plus pentru o astfel de carte practică. Acest lucru începe încă din Capitolul 4, cu un exemplu de examen cu variante multiple. Într-adevăr, nu pot exista principii generale sau o teorie generică care să facă abordarea fără greșeală. Vezi, de exemplu, „Un model de date nu este doar o „probabilitate”” (p.70), ca atunci când modelul de date nu este pe deplin generativ. Mi-a plăcut foarte mult secțiunea privind alegerea priorităților (5.6) și graficele foarte bogate (vezi, de exemplu, capitolul 8) pentru evaluarea impactului anterioară și probabilitate, precum și pentru verificări predictive. În continuarea coerentă a lucrărilor anterioare ale autorilor, mai degrabă, cărțile de calcul a modelului și modelului de metoda de stivuire pledează. (Cu o perspectivă surprinzător de anti-Ockham în secțiunea 9.7.)
Acoperirea MCMC nu este surprinzătoare, cu (pălăria R) în prim plan. Capitolul 12, despre utilizarea experimentelor rapide pentru a detecta probleme de potrivire sau de calcul, este foarte frumos. Cartea se bazează pe corpul imens de muncă realizat de autori de-a lungul deceniilor (pentru cei mai în vârstă!). În schimb, capitolul despre soluțiile aproximative (13) este mult prea scurt și același lucru este valabil și pentru cei despre calibrare și dezvoltare software.
Cartea este foarte centrată pe SUA, fără a fi surprinzător, având în vedere concentrarea lui Andrew asupra științelor politice. Unele secțiuni amintesc de intrările de pe blog ale lui Andrew (sau invers). Exemplul Cupei Mondiale (fotbal) a fost inițiat când Andrew a fost în Franța, în timpul Cupei Mondiale din 2014, iar drept urmare (?) numele echipelor sunt în franceză! Un capitol reanalizează, de asemenea, datele privind data nașterii afișate pe coperta BDA.
Kilometrajul variază în funcție de capitolele aplicate, în funcție de exemplu. Un capitol despre câini este urmat de un capitol despre pisici! Nu că experimentul cu câinii (stat) ar fi fost în vreun fel plăcut, mai ales pentru câini. Poate că pisicile îl conduceau! Și apoi vin capitole despre gândaci și rechini. Există și o organigramă înspăimântătoare (Fig. 2.1)! Și cartea se termină cu un apendice despre trecerea prin BDA pentru a înțelege mai bine BaWoFlo
(Se aplică declinarea obișnuită, și anume că această recenzie va apărea mai târziu în CHANCE, în coloana mea de recenzii de cărți.)
