STATISTICAL RETHINKING: A BAYESIAN COURSE WITH EXAMPLES IN R AND STAN

Esboza los pasos clave en el ciclo de análisis estadístico. Muestra como formular los problemas sobre el paradigma bayesiano, sino también para obtener una profunda apreciación por el proceso de pensamiento estadístico.
La segunda edición enfatiza el enfoque del gráfico acíclico dirigido (DAG) para la inferencia causal, integrando los DAG en muchos ejemplos. La nueva edición también contiene material nuevo sobre el diseño de distribuciones anteriores, splines, predictores categóricos ordenados, modelos de relaciones sociales, validación cruzada, muestreo de importancia, variables instrumentales y el método Monte Carlo hamiltoniano. Termina con un capítulo completamente nuevo que va más allá del modelado lineal generalizado, que muestra cómo los modelos científicos específicos del dominio pueden integrarse en los análisis estadísticos.