Bayesian Data Analysis: Edition 3

¡ ¡ ¡ ¡ ¡
¡ CRC Press
ā§Ē.ā§Ļ
⧍ āϟāĻž āĻĒā§°ā§āϝāĻžāϞ⧋āϚāύāĻž
āχāĻŦ⧁āĻ•
675
āĻĒ⧃āĻˇā§āĻ āĻž
āϝ⧋āĻ—ā§āϝ
āĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝāĻžāĻ‚āĻ•āύ āφ⧰⧁ āĻĒā§°ā§āϝāĻžāϞ⧋āϚāύāĻž āϏāĻ¤ā§āϝāĻžāĻĒāύ āϕ⧰āĻž āĻšā§‹ā§ąāĻž āύāĻžāχ  āĻ…āϧāĻŋāĻ• āϜāĻžāύāĻ•

āĻāχ āχāĻŦ⧁āĻ•āĻ–āύ⧰ āĻŦāĻŋāĻˇā§Ÿā§‡

Winner of the 2016 De Groot Prize from the International Society for Bayesian AnalysisNow in its third edition, this classic book is widely considered the leading text on Bayesian methods, lauded for its accessible, practical approach to analyzing data and solving research problems. Bayesian Data Analysis, Third Edition continues to take an applied

āĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝāĻžāĻ‚āĻ•āύ āφ⧰⧁ āĻĒā§°ā§āϝāĻžāϞ⧋āϚāύāĻžāϏāĻŽā§‚āĻš

ā§Ē.ā§Ļ
⧍ āϟāĻž āĻĒā§°ā§āϝāĻžāϞ⧋āϚāύāĻž

āϞāĻŋāĻ–āϕ⧰ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ⧇

Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Doanld B. Rubin

āĻāχ āχāĻŦ⧁āĻ•āĻ–āύāĻ• āĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝāĻžāĻ‚āĻ•āύ āϕ⧰āĻ•

āφāĻŽāĻžāĻ• āφāĻĒā§‹āύāĻžā§° āĻŽāϤāĻžāĻŽāϤ āϜāύāĻžāĻ“āĻ•āĨ¤

āĻĒāĻĸāĻŧāĻžā§° āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻžā§ąāϞ⧀

āĻ¸ā§āĻŽāĻžā§°ā§āϟāĻĢ’āύ āφ⧰⧁ āĻŸā§‡āĻŦāϞ⧇āϟ
Android āφ⧰⧁ iPad/iPhoneā§° āĻŦāĻžāĻŦ⧇ Google Play Books āĻāĻĒāĻŸā§‹ āχāύāĻˇā§āϟāϞ āϕ⧰āĻ•āĨ¤ āχ āĻ¸ā§āĻŦāϝāĻŧāĻ‚āĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧāĻ­āĻžā§ąā§‡ āφāĻĒā§‹āύāĻžā§° āĻāĻ•āĻžāωāĻŖā§āϟ⧰ āϏ⧈āϤ⧇ āĻ›āĻŋāĻ‚āĻ• āĻšāϝāĻŧ āφ⧰⧁ āφāĻĒ⧁āύāĻŋ āϝ'āϤ⧇ āύāĻžāĻĨāĻžāĻ•āĻ• āϤ'āϤ⧇āχ āϕ⧋āύ⧋ āĻ…āĻĄāĻŋāĻ…'āĻŦ⧁āĻ• āĻ…āύāϞāĻžāχāύ āĻŦāĻž āĻ…āĻĢāϞāĻžāχāύāϤ āĻļ⧁āύāĻŋāĻŦāϞ⧈ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āĻĻāĻŋāϝāĻŧ⧇āĨ¤
āϞ⧇āĻĒāϟāĻĒ āφ⧰⧁ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžā§°
āφāĻĒ⧁āύāĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžā§°ā§° ā§ąā§‡āĻŦ āĻŦā§āϰāĻžāωāϜāĻžā§° āĻŦā§āĻ¯ā§ąāĻšāĻžā§° āϕ⧰āĻŋ Google PlayāϤ āĻ•āĻŋāύāĻž āĻ…āĻĄāĻŋāĻ…'āĻŦ⧁āĻ•āϏāĻŽā§‚āĻš āĻļ⧁āύāĻŋāĻŦ āĻĒāĻžā§°ā§‡āĨ¤
āχ-ā§°ā§€āĻĄāĻžā§° āφ⧰⧁ āĻ…āĻ¨ā§āϝ āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāϚ
Kobo eReadersā§° āĻĻ⧰⧇ āχ-āϚāĻŋ⧟āĻžāρāĻšā§€ā§° āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāϚāϏāĻŽā§‚āĻšāϤ āĻĒā§āĻŋāĻŦāϞ⧈, āφāĻĒ⧁āύāĻŋ āĻāϟāĻž āĻĢāĻžāχāϞ āĻĄāĻžāωāύāĻ˛â€™āĻĄ āϕ⧰āĻŋ āϏ⧇āχāĻŸā§‹ āφāĻĒā§‹āύāĻžā§° āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāϚāϞ⧈ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāύāĻžāĻ¨ā§āϤ⧰āĻŖ āϕ⧰āĻŋāĻŦ āϞāĻžāĻ—āĻŋāĻŦāĨ¤ āϏāĻŽā§°ā§āĻĨāĻŋāϤ āχ-ā§°āĻŋāĻĄāĻžā§°āϞ⧈ āĻĢāĻžāχāϞāĻŸā§‹ āϕ⧇āύ⧇āĻ•ā§ˆ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāύāĻžāĻ¨ā§āϤ⧰ āϕ⧰āĻŋāĻŦ āϜāĻžāύāĻŋāĻŦāϞ⧈ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧ āϕ⧇āĻ¨ā§āĻĻā§ā§°āϤ āĻĨāĻ•āĻž āϏāĻŦāĻŋāĻļ⧇āώ āύāĻŋā§°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻžā§ąāϞ⧀ āϚāĻžāĻ“āĻ•āĨ¤