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Bayesian Analysis with Excel and R (English Edition) baixar

Bayesian Analysis with Excel and R (English Edition) epub

por Conrad Carlberg

O formato epub é um padrão aberto para e-books criado pelo International Digital Publishing Forum (IDPF).
O formato EPUB ganhou alguma popularidade como um formato independente de fornecedor para e-books como Bayesian Analysis with Excel and R (English Edition) - Conrad Carlberg baseado em XML. O EPUB foi projetado para refluir o conteúdo que pode adaptar sua apresentação ao leitor Bayesian Analysis with Excel and R (English Edition), embora o EPUB agora também suporte conteúdo de layout fixo.
- EPUB 2 fornece todos os recursos de formatação e layout de XHTML 1.1 e CSS2.
- O EPUB 3 tornou-se oficialmente um padrão no final de outubro de 2011. O recente EPUB 3 define perfis HTML5, SVG e CSS para uso em publicações ricas.

Uma publicação EPUB é migrada como um único arquivo Bayesian Analysis with Excel and R (English Edition) ("documento portátil") que contém:

Um documento de pacote (arquivo OPF) que define todos os documentos que compõem uma publicação e seus recursos necessários, define a ordem de leitura e vincula metadados de nível de publicação e informações de navegação.
Um elemento de metadados que inclui e/ou se refere a metadados aplicáveis a toda a publicação e recursos específicos dentro dela.
Elemento manifesto: Identifica (via IRI) e descreve (via tipo de mídia MIME) o conjunto de recursos que compõem uma publicação EPUB.
Elemento de lombada: especifica a ordem de leitura padrão da publicação. (Uma lista ordenada de recursos de publicação (documentos de conteúdo EPUB).
O elemento Bindings define um conjunto de manipuladores personalizados para tipos de mídia não suportados pelo EPUB3. Se o leitor de livros Bayesian Analysis with Excel and R (English Edition) não for compatível com um tipo de mídia específico, ele poderá usar um script de fallback se for compatível.

todos os documentos com conteúdo
todos os outros recursos necessários para processar a Publicação.

O contêiner OCF é empacotado em um único arquivo ZIP físico contendo:

Tipo de arquivo Mime: application/epub+zip.
A pasta META-INF (arquivo contêiner apontando para a localização do arquivo.opf), assinaturas, criptografia, permissões são arquivos xml.
A pasta OEBPS armazena o conteúdo do livro. (Arquivos opf, ncx, html, svg, png, css, etc.)

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Descrição do livro

Leverage the full power of Bayesian analysis for competitive advantage

Bayesian methods can solve problems you can't reliably handle any other way. Building on your existing Excel analytics skills and experience, Microsoft Excel MVP Conrad Carlberg helps you make the most of Excel's Bayesian capabilities and move toward R to do even more.

Step by step, with real-world examples, Carlberg shows you how to use Bayesian analytics to solve a wide array of real problems. Carlberg clarifies terminology that often bewilders analysts, and offers sample R code to take advantage of the rethinking package in R and its gateway to Stan.

As you incorporate these Bayesian approaches into your analytical toolbox, you'll build a powerful competitive advantage for your organization—and yourself.

Explore key ideas and strategies that underlie Bayesian analysis
Distinguish prior, likelihood, and posterior distributions, and compare algorithms for driving sampling inputs
Use grid approximation to solve simple univariate problems, and understand its limits as parameters increase
Perform complex simulations and regressions with quadratic approximation and Richard McElreath's quap function
Manage text values as if they were numeric
Learn today's gold-standard Bayesian sampling technique: Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
Use MCMC to optimize execution speed in high-complexity problems
Discover when frequentist methods fail and Bayesian methods are essential—and when to use both in tandem