Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data Av Santiago Barreda, Noah Silbert

Introduksjon til Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data

Oppdag verdenen av avansert statistikk med Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data av Santiago Barreda og Noah Silbert. Denne boken gir en dypdykk i multilevel Bayesian-modeller ved hjelp av R, spesifikt med brms og Stan programmeringsspråk. Enten du er nybegynner eller har flere års erfaring, vil du finne verdifulle innsikter og verktøy for å analysere repetert måledata.

Hva kan du forvente?

• Omfattende forklaringer: Boken starter med enkle to-gruppe sammenligninger og går gradvis over til mer komplekse modeller, inklusive multinomiale regresjonsmodeller med mange «random effects».
• Praktisk tilnærming: Med over 13 veldesignede kapitler får du tilgang til nødvendige koder for å gjennomføre analyser og plotte dataene dine.
• Aktiv læring: Fokuset ligger på aktiv læring, der du får muligheten til å jobbe med de analysesett som er presentert, og tymme dine ferdigheter i praksis.

Hvem er denne boken for?

Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data er perfekt for en lang rekke lesere! Fra seniorstudenter til erfarne forskere som ønsker å oversette tradisjonelle statistiske ferdigheter til et Bayesian rammeverk. Boken er skrevet på en tilgjengelig måte, slik at alle, uansett bakgrunn, kan forstå og anvende de komplekse teoriene som presenteres.

Praktiske eksempler på bruk

Hver kapittel inneholder eksempler som viser hvordan du kan tolke og skrive dine egne analyser. Enten du jobber med helse-, samfunns-, eller naturvitenskapelige data, vil du finne nyttige verktøy og metoder for å få det meste ut av ditt data-sett.

Invester i din statistiske fremtid med Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data, og få en dypere forståelse av hvordan repetert måledata kan analyseres på en effektiv og informert måte!