# Análise Bayesiana com Excel & R

**Escritor/autor:** Conrad G. Carlberg
**Página pública:** https://acervodelivros.com.br/livros/analise-bayesiana-com-excel-r/
**Canal de venda:** https://www.amazon.com.br/dp/8550821217?tag=acervodeliv00-20

## Identificação editorial
- ASIN: 8550821217
- ISBN-10: 8550821217
- ISBN-13: 978-8550821214
- Editora: Alta Books
- Ano de publicação: 2025
- Número de páginas: 224 páginas
- Idioma: Português

## Categoria e posicionamento
- Categoria principal: Autoajuda
- Subcategoria: Inteligência Emocional e Comportamento
- Tema principal: Inteligência emocional e comportamento
- Ranking informado: Nº 17.601 em Livros (Conheça o Top 100 na categoria Livros) Nº 8 em Probabilidade e EstatísticaNº 64 em Programação de Computadores

## Descrição base
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

## Nota metodológica
Dados organizados pelo Acervo de Livros a partir de fonte comercial consultada. Preços, avaliações, estoque e ranking podem variar.