Aproveite o poder da análise Bayesiana e obtenha vantagem competitiva.
Métodos Bayesianos resolvem problemas aparentemente sem solução.
Com base em suas habilidades e experiência em análise de Excel, o craque do Microsoft Excel, Conrad Carlberg, ajuda você a aproveitar ao máximo os recursos Bayesianos do Excel e migrar ao R para fazer ainda mais.
Por meio de um passo a passo, com exemplos reais, Carlberg mostra como usar a análise Bayesiana para resolver uma ampla gama de problemas.
Conrad esclarece a terminologia que muitas vezes confunde os analistas, fornece pastas de trabalho do Excel para download facilmente adaptadas às necessidades individuais e oferece exemplos de código R para aproveitar as vantagens do pacote rethinking em R e sua porta de entrada para o Stan.
Ao incorporar essas abordagens Bayesianas em sua caixa de ferramentas analíticas, você criará uma poderosa vantagem competitiva para sua organização - e para si.
Explore as principais ideias e estratégias subjacentes à análise Bayesiana.
Distinga distribuições a priori, verossimilhança e a posteriori, e compare algoritmos para direcionar entradas de amostragem.
Use a aproximação de grade para resolver problemas univariados simples e entenda seus limites à medida que os parâmetros aumentam.
Realize simulações e regressões complexas com aproximação quadrática e função quap de Richard McElreath.
Gerencie valores de texto como se fossem numéricos.
Aprenda a técnica atual de amostragem Bayesiana padrão-ouro: Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC).
Use MCMC para otimizar a velocidade de execução em problemas de alta complexidade.
Descubra quando os métodos frequentistas falham e os métodos Bayesianos tornam-se fundamentais - e quando usar ambos em conjunto.
