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。
評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...
評分有谁能证明习题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!
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連滾帶爬的上完瞭一學期的貝葉斯,雖然學的很痛苦但是現在想想真的學到瞭很多很有趣的東西。。
评分和Albert以及Gelman三本互相呼應。
评分講的很底層,對理解理論基礎有幫助,但如果想實戰完全不閤適
评分簡單明瞭,適閤自學
评分很不錯的貝葉斯統計初級教程。基本上深入淺齣,有一些常見分布的知識即可自學。例子生統居多,附有R code非常方便。但上課講的TM總是比這本書難。。。
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