A self-contained introduction to probability, exchangeability and Bayes' rule provides a theoretical understanding of the applied material. Numerous examples with R-code that can be run "as-is" allow the reader to perform the data analyses themselves. The development of Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo methods in the context of data analysis examples provides motivation for these computational methods.
读这本书之前应该读一本《Statistical Inference》或者《Probability and Statistics》这样的书,否则会被那些beta函数、gamma函数搞晕。 不过这本书似乎更偏重于思想,而不是数学推导。
评分读这本书之前应该读一本《Statistical Inference》或者《Probability and Statistics》这样的书,否则会被那些beta函数、gamma函数搞晕。 不过这本书似乎更偏重于思想,而不是数学推导。
评分华盛顿统计系的老师,一流的出版社,书的效果确实不用问再说什么,Gelman的书确实经典,不过这本书是让你有一个循环渐进的过程,尤其适合并非统计科班出生的同学们,作者同时也是华盛顿生物统计和社会科学研究中心的老师,作为一名社会学的学生,作者还用了很多gss的数据,一些流行病学...
评分读这本书之前应该读一本《Statistical Inference》或者《Probability and Statistics》这样的书,否则会被那些beta函数、gamma函数搞晕。 不过这本书似乎更偏重于思想,而不是数学推导。
评分有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!有谁能证明习题3.6?谢谢!
Bayesian方面极好的入门书
评分简单明了,适合自学
评分和Albert以及Gelman三本互相呼应。
评分作为一位初学者,表示很难读懂。。。
评分简单明了,适合自学
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