Recenze čtenářů
Shrnutí:V recenzích je vyzdvihována kniha „Large-scale Inference“ od Bradleyho Efrona jako významný příspěvek k pochopení empirických bayesovských metod, která je chválena pro svou důkladnost a srozumitelnost při vysvětlování složitých statistických pojmů. Poznamenává se její přístupnost a praktická využitelnost pro statistiky v různých oborech.
Klady:Kniha nabízí vynikající úvod do empirických bayesovských metod a srozumitelným způsobem představuje složité statistické teorie. Efronův písemný projev je označován za vynikající a grafická úprava knihy je vizuálně přitažlivá. Je vhodná jak pro začátečníky, tak pro ty, kteří mají více zkušeností, a poskytuje řadu praktických příkladů a cvičení. Navíc jsou k dispozici online zdroje pro ty, kteří si chtějí obsah prohlédnout.
Zápory:Pro některé čtenáře byla úvodní prezentace rovnic zastrašující a necítili se být kvalifikováni k tomu, aby se s materiálem vypořádali. Jsou zde zmínky o Efronových názorech na různá statistická paradigmata, které mohou být pro některé čtenáře sporné, zejména pokud jde o empirické bayesovské metody. Několik recenzentů upozornilo, že teoretické koncepty nemusí být pro ty, kdo se statistikou nejsou obeznámeni, zcela intuitivní.
(na základě 7 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Large-Scale Inference: Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction
Obsah knihy:
Žijeme v nové éře statistického odvozování, kdy moderní vědecké technologie, jako jsou mikročipy a přístroje fMRI, běžně produkují tisíce a někdy i miliony paralelních souborů dat, z nichž každý má svůj vlastní problém odhadu nebo testování. Řešení tisíců problémů najednou je více než opakované použití klasických metod.
Bradley Efron, vynálezce bootstrapu, na základě empirického bayesovského přístupu ukazuje, jak informace narůstá napříč problémy způsobem, který kombinuje bayesovské a frequentistické myšlenky. V tomto rámci se prolínají odhady, testování a předpovědi, což vytváří příležitosti pro nové metodiky se zvýšenou silou. Vznikají také nové obtíže, které snadno vedou k chybným závěrům.
Tato kniha se pečlivě zabývá příslibem i úskalími rozsáhlých statistických inferencí, přičemž zvláštní pozornost věnuje míře falešných objevů, nejúspěšnější z nových statistických technik. Důraz je kladen na inferenční myšlenky, které jsou základem technického vývoje, ilustrované na velkém množství reálných příkladů.
