Bayesian Inference in Statistical Analysis

Bayesian Inference in Statistical Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Wiley-Interscience
作者:George E. P. Box
出品人:
页数:608
译者:
出版时间:1992-4-3
价格:USD 188.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780471574286
丛书系列:
图书标签:
  • statistics
  • maths
  • 科学
  • 贝叶斯推断
  • 统计分析
  • 概率论
  • 统计建模
  • 数据分析
  • 机器学习
  • 统计推断
  • 模型选择
  • 层次模型
  • 蒙特卡洛方法
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具体描述

The Wiley Classics Library consists of selected books that have become recognized classics in their respective fields. With these new unabridged and inexpensive editions, Wiley hopes to extend the life of these important works by making them available to future generations of mathematicians and scientists. Currently available in the Series: T. W. Anderson The Statistical Analysis of Time Series T. S. Arthanari & Yadolah Dodge Mathematical Programming in Statistics Emil Artin Geometric Algebra Norman T. J. Bailey The Elements of Stochastic Processes with Applications to the Natural Sciences Robert G. Bartle The Elements of Integration and Lebesgue Measure George E. P. Box & George C. Tiao Bayesian Inference in Statistical Analysis R. W. Carter Finite Groups of Lie Type: Conjugacy Classes and Complex Characters R. W. Carter Simple Groups of Lie Type William G. Cochran & Gertrude M. Cox Experimental Designs, Second Edition Richard Courant Differential and Integral Calculus, Volume I Richard Courant Differential and Integral Calculus, Volume II Richard Courant & D. Hilbert Methods of Mathematical Physics, Volume I Richard Courant & D. Hilbert Methods of Mathematical Physics, Volume II D. R. Cox Planning of Experiments Harold S. M. Coxeter Introduction to Geometry, Second Edition Charles W. Curtis & Irving Reiner Representation Theory of Finite Groups and Associative Algebras Charles W. Curtis & Irving Reiner Methods of Representation Theory with Applications to Finite Groups and Orders, Volume I Charles W. Curtis & Irving Reiner Methods of Representation Theory with Applications to Finite Groups and Orders, Volume II Bruno de Finetti Theory of Probability, Volume 1 Bruno de Finetti Theory of Probability, Volume 2 W. Edwards Deming Sample Design in Business Research Amos de Shalit & Herman Feshbach Theoretical Nuclear Physics, Volume 1—Nuclear Structure J. L. Doob Stochastic Processes Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz Linear Operators, Part One, General Theory Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz Linear Operators, Part Two, Spectral Theory—Self Adjoint Operators in Hilbert Space Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz Linear Operators, Part Three, Spectral Operators Herman Feshbach Theoretical Nuclear Physics: Nuclear Reactions Bernard Friedman Lectures on Applications-Oriented Mathematics Phillip Griffiths & Joseph Harris Principles of Algebraic Geometry Gerald J. Hahn & Samuel S. Shapiro Statistical Models in Engineering Morris H. Hansen, William N. Hurwitz & Willim G. Madow Sample Survey Methods and Theory, Volume I—Methods and Applications Morris H. Hansen, William N. Hurwitz & William G. Madow Sample Survey Methods and Theory, Volume II—Theory Peter Henrici Applied and Computational Complex Analysis, Volume 1—Power Series—Integration—Conformal Mapping—Location of Zeros Peter Henrici Applied and Computational Complex Analysis, Volume 2—Special Functions—Integral Transforms—Asymptotics—Continued fractions Peter Henrici Applied and Computational Complex Analysis, Volume 3—Discrete Fourier Analysis—Cauchy Integrals—Construction of Conformal Maps—Univalent Functions Peter Hilton & Yel-Chiang Wu A Course in Modern Algebra Harry Hochstadt Integral Equations Leslie Kish Survey Sampling Shoshichi Kobayashi & Katsumi Nomizu Foundations of Differential Geometry, Volume 1 Shoshichi Kobayashi & Katsumi Nomizu Foundations of Differential Geometry, Volume 2 Erwin O. Kreyszig Introductory Functional Analysis with Applications William H. Louisell Quantum Statistical Properties of Radiation Ali Hasan Nayfeh Introduction to Perturbation Techniques Ali Hasan Nayfeh & Dean T. Mook Nonlinear Oscillations Emanuel Parzen Modern Probability Theory and Its Applications P. M. Prenter Splines and Variational Methods Walter Rudin Fourier Analysis on Groups I. H. Segal Enzyme Kinetics: Behavior and Analysis of Rapid Equilibrium and Steady-State Enzyme Systems C. L. Siegel Topics in Complex Function Theory, Volume I—Elliptic Functions and Uniformization Theory C. L. Siegel Topics in Complex Function Theory, Volume II—Automorphic and Abelian Integrals C. L. Siegel Topics in Complex Function Theory, Volume III—Abelian Functions and Modular Functions of Several Variables J. J. Stoker Differential Geometry J. J. Stoker Water Waves: The Mathematical Theory with Applications J. J. Stoker Nonlinear Vibrations in Mechanical and Electrical Systems

统计分析中的贝叶斯推断 《统计分析中的贝叶斯推断》一书深入探讨了统计分析中一个强大而富有洞察力的框架——贝叶斯推断。本书的目标读者是那些希望掌握如何将概率的贝叶斯视角应用于解决复杂统计问题的研究者、学生和从业人员。 本书将带您踏上一段从基本原理到高级应用的旅程。我们将从介绍贝叶斯定理的核心概念入手,解释如何利用先验知识与观测数据相结合,形成后验分布,从而更新我们对未知参数的信念。这一点至关重要,因为它赋予了贝叶斯方法强大的灵活性,能够整合领域专业知识,或者在缺乏先验信息时,采用无信息先验来避免引入不必要的偏见。 书中详细阐述了构建和评估贝叶斯模型的关键步骤。我们将探讨如何选择合适的先验分布,并解释不同选择对后验结果的影响。理解先验的选择至关重要,它反映了我们对未知参数在观测数据出现之前的信念状态,或者是在完全未知情况下的谨慎态度。本书将提供多种先验分布的例子,并讨论其各自的优缺点,帮助读者根据具体问题做出明智的选择。 接下来,我们将重点关注后验分布的推断。在许多实际场景中,后验分布往往没有简单的解析形式,因此需要借助计算方法来近似。本书将详细介绍马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的原理和应用,这是贝叶斯统计计算的核心技术。我们将深入讲解Gibbs采样、Metropolis-Hastings算法等常用MCMC算法,并探讨如何诊断MCMC链的收敛性,确保推断结果的可靠性。理解这些计算工具的底层机制,是成功应用贝叶斯方法的关键。 本书将通过一系列引人入胜的案例研究,展示贝叶斯推断在不同领域的实际应用。我们将涵盖诸如参数估计、假设检验、模型比较以及模型平均等核心统计任务。对于参数估计,我们将展示如何从后验分布中提取有意义的统计量,如均值、中位数和置信区间(或可信区间)。在假设检验方面,我们将介绍贝叶斯因子,这是一种量化证据支持不同假设的有力工具。模型比较的部分,我们将探讨如何权衡不同模型的拟合优度与复杂性,从而选择最能解释数据的模型。模型平均则提供了一种整合多个模型预测的方法,以减少模型选择的不确定性。 此外,本书还将深入探讨一些重要的贝叶斯统计模型。我们将会讨论线性回归的贝叶斯版本,展示如何将先验信息融入到回归系数的估计中。层次贝叶斯模型也将是一个重点,这类模型允许参数之间存在依赖关系,特别适用于分析分组数据或具有复杂结构的数据集,例如多层或面板数据。我们还将探索非参数贝叶斯方法,它允许模型复杂度随着数据的增加而增长,避免了对模型形式的强硬假设,在处理高维数据或具有未知形状的分布时尤为有效。 为了帮助读者更好地掌握这些概念,本书将提供详细的数学推导和直观的解释。每一章都包含精心设计的练习题,旨在巩固所学知识,并鼓励读者将理论应用于实践。此外,本书还介绍了使用主流统计软件(如R和Python)进行贝叶斯分析的实践指导,包括常用软件包的介绍和代码示例,使读者能够立即开始进行自己的贝叶斯分析项目。 《统计分析中的贝叶斯推断》不仅仅是一本理论书籍,更是一份实践指南。它旨在赋能读者,使其能够自信地应用贝叶斯方法来解决现实世界中的统计挑战。通过学习本书,您将能够更深入地理解数据,做出更具信息量的决策,并最终提升您在统计分析领域的技能和能力。无论您是初学者还是有一定经验的研究者,本书都将是您探索贝叶斯统计世界的宝贵资源。

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这本书的排版和行文风格,透着一股沉稳的学术气质,但绝不让人感到压抑。它更像是一位经验丰富的导师,在耐心地为你铺陈知识的路径。最让我欣赏的是它对“为什么”的深入挖掘,而非仅仅停留在“怎么做”的层面。例如,在讲解共轭先验时,作者不仅给出了数学推导,更阐述了选择这类先验在计算效率和解释上的优势。这种对底层逻辑的追溯,极大地帮助我建立起了稳固的知识体系框架。我发现,当我对某些概念感到困惑时,回溯到书中相应的章节,总能找到更深层次的解释,这种自洽性是衡量一本优秀学术著作的重要标准。此外,书中的数学符号使用规范且一致,这在处理复杂的统计推断时,极大地减少了阅读障碍,使得复杂的推理过程可以被流畅地跟进,极大地提升了学习效率。

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读完这本著作,我最大的感受是,它真正做到了“知行合一”。许多统计学书籍,读起来头头是道,可一旦应用于实际问题,就感到力不从心,仿佛隔了一层纱。但此书不同,它巧妙地穿插了大量的、贴近现实世界的案例分析。这些案例不仅仅是用来验证理论的工具,更是激发读者思考的催化剂。比如,在处理小样本数据和包含专家知识的情境时,它展示了贝叶斯方法无与伦比的灵活性和解释力。书中对模型假设的探讨尤其深刻,它没有回避贝叶斯方法中“主观性”的争议,反而将其视为一种需要审慎处理的资源,并提供了成熟的工具去量化这种不确定性。这种坦诚和务实,让这本书的可靠性大大增加,不再是空中楼阁般的理论展示,而是可以信赖的实战手册。对于科研工作者而言,能够清晰地阐述模型选择的依据和结果的鲁棒性,是至关重要的能力,而这本书在这方面给予了极大的帮助。

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不得不提的是,这本书对于进阶主题的处理,展现了极高的水准。许多教材在讲到高级内容时,往往会草草收场或者需要读者自行查阅大量后续文献,但此书则将一些关键的、前沿的分析技术,如层次化模型(Hierarchical Modeling)的构建与应用,做了非常详尽的介绍。它不仅展示了如何构建这些复杂的模型来处理多层次的数据结构,还细致地讨论了收敛诊断和模型评估的实用技巧,这对于需要处理复杂真实世界数据(比如生物医学、社会科学中的嵌套数据)的研究人员来说,是无价之宝。它没有将这些高阶技巧神化,而是将其分解为一系列可理解的步骤,让读者感觉这些“高深”的方法其实触手可及,关键在于掌握了正确的思维起点和工具集。这本书成功地搭建了初级使用者与顶尖研究者之间的桥梁。

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从结构上看,该书的编排具有极强的逻辑性和可重读性。它并非线性阅读的“一次性读物”,而更像是一本可以随时翻阅的参考手册。章节之间的关联性处理得非常巧妙,前面的基础知识为后面的高级推导提供了坚实的支撑,但同时,即便是只阅读特定章节,也能获得相对独立且完整的知识点。尤其值得称赞的是,书中对贝叶斯方法在现代计算统计学中的地位和演变进行了审慎的评述,使得读者不仅能掌握经典理论,还能对当前研究热点和未来发展趋势有所预见。对于希望将理论知识系统化,并希望在工作中能够灵活运用贝叶斯思想解决实际问题的专业人士来说,这本书提供了一个坚实可靠的知识基石,其内容的价值密度是极高的。

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这本书的深度和广度,简直让人惊叹。初捧此书,我本以为这又是一本枯燥乏味的统计学教科书,充斥着晦涩难懂的公式和抽象的概念。然而,接下来的阅读体验,彻底颠覆了我的固有印象。作者显然对贝叶斯方法有着深刻的理解,并将其以一种既严谨又易于理解的方式呈现出来。它不仅仅是在罗列各种推理框架,更像是在引导读者进行一场思维的探险。从最基础的先验信息构建,到复杂的模型选择与参数估计,每一个环节的阐述都逻辑清晰,层层递进。特别是对于MCMC方法的介绍,详略得当,既有理论基础的扎实铺垫,又不乏实际操作的技巧点拨。对于那些希望真正掌握贝叶斯统计精髓,而非仅仅停留在表面调用的读者来说,这本书无疑是一份宝贵的财富。它迫使你跳出传统的频率派思维定式,去重新审视数据背后的不确定性,这是一种思维上的升华。

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