"Bayesian Cognitive Modeling: A Practical Course" von Michael D. Lee bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung der Bayes‘schen Statistik zur Modellierung kognitiver Prozesse. Das Buch richtet sich an Studierende und Forscher in den Kognitionswissenschaften, die praktische Fähigkeiten im Bereich der Bayes‘schen Modellierung erwerben möchten. Es beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Bayes‘schen Inferenz und deren Vorteile gegenüber traditionellen statistischen Ansätzen. Anschließend werden verschiedene Arten von kognitiven Modellen vorgestellt, darunter Wahrnehmungs-, Gedächtnis- und Entscheidungsmodelle, und wie diese Modelle durch bayesische Methoden verbessert werden können. Ein wesentlicher Bestandteil des Buches ist die praxisorientierte Anleitung zur Implementierung dieser Modelle mit Hilfe von Programmiersprachen wie R oder Python. Durch Beispiele und Übungen wird der Leser dazu angeleitet, eigene Modelle zu entwickeln und bestehende Daten zu analysieren. Das Buch schließt mit fortgeschrittenen Themen ab, darunter hierarchische Modelle und Methoden zur Modellbewertung und -selektion. Insgesamt stellt es eine wertvolle Ressource für alle dar, die an der Schnittstelle zwischen Kognitionswissenschaften und statistischer Modellierung arbeiten möchten.
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