圖書標籤: 貝葉斯  統計  統計學  Bayesian  R  statistics  數學  數據分析   

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之前一直都在啃大部頭的PRML, 大部頭總是太關注理論的完整性，對例子和怎麼實現太過於吝嗇。這本簡單，十分強調代碼與例子，對於搞應用的人來說是最適宜不過瞭。 另外，簡單的書反而能把bayesian model裏的一些核心哲學突齣齣來。看著posterier probability 改變和原始prior摺衷的過程，仿佛看到瞭人的思維改變的過程。

作者還是我大IU的

我想給這本書打六星……

有一點理論，大量的例子和R代碼，但是讀完也不好說很會實操，傾嚮於用sas的mcmc，比較簡單一些。

我想給這本書打六星……

Chapter 1 - 3 R basics getwd() Change work directory: Session -> Set Work directory List the files in the working directory: dir() ls() source("mycode.r") myfunction <- function() { x<-rsnorm(100) mean(x) } second <- function(x) { x+rnorm(length...

力荐给缺乏足够统计基础（如非stats专业 bachelor）的初学者。Dr. Kruschke自己有blog，会经常在上面回答（书中提到的）问题和深入讨论。 使用的软件是R，主要算法集中在Gibbs Sampler方面，对HMC没有太多介绍。 另读完之后想要完全独立做Bayesian，还是要回去吃下Gelman的书。  

力荐给缺乏足够统计基础（如非stats专业 bachelor）的初学者。Dr. Kruschke自己有blog，会经常在上面回答（书中提到的）问题和深入讨论。 使用的软件是R，主要算法集中在Gibbs Sampler方面，对HMC没有太多介绍。 另读完之后想要完全独立做Bayesian，还是要回去吃下Gelman的书。  

Chapter 1 - 3 R basics getwd() Change work directory: Session -> Set Work directory List the files in the working directory: dir() ls() source("mycode.r") myfunction <- function() { x<-rsnorm(100) mean(x) } second <- function(x) { x+rnorm(length...

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