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编辑推荐 贝叶斯推断是统计的前沿理论,每个从事统计学和数据处理的研究人员都有必要深入学习 内容推荐 有意义地使用高级贝叶斯方法需要对基本原理有很好的理解。这本引人入胜的书解释了支撑贝叶斯模型构建和分析的思想,特别侧重于计算方法和方案。本书的独特之处是对可用软件包进行了广泛的讨论,并对贝叶斯推理进行了简短但完整且数学严谨的介绍。本书介绍了蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法和贝叶斯软件,另外还介绍了模型验证和比较、跨维MCMC和条件高斯模型。本书所包含的问题使本书适合作为贝叶斯计算的第yi门研究生课程的教科书。对贝叶斯软件的广泛讨论——R/R-inla、OpenBUGS、JAGS、STAN和BayesX——使得它对来自统计之外的研究人员和研究生也很有用。 目录 前言 第1章贝叶斯推断1 1.1经典范式1 1.2贝叶斯范式4 1.3贝叶斯推断7 1.3.1参数推断7 1.3.2预测推断10 1.4结论11 习题12 第2章先验信息表示14 2.1无信息先验14 2.2自然共轭先验19 习题2 2第3章基础问题中的贝叶斯推断24 3.1二项分布与贝塔模型24 3.2泊松分布与伽马模型25 3.3正态分布(μ已知)与逆伽马模型26 …… |