具體描述
《現代統計學係列叢書:貝葉斯統計》共六章，主要內容包括緒論、先驗分布的選取、後驗分布的計算、貝葉斯統計推斷、貝葉斯統計決策和貝葉斯統計計算。書中各章配有大量的例題和習題，書末附有常用的幾個錶格和部分習題解答供讀者查用。可作為高等學校統計學專業及相關專業本科生的教材，亦可作為統計專業的研究生、教師以及應用統計工作者的參考用書。
著者簡介
韋來生，男，1944年2月齣生於江蘇江都。教授，博士生導師。1973-1995年在中國科技大學數學係， 1995年至今在中國科技大學統計與金融係從事教學科研工作。2004年獲安徽省優秀教師稱號。美國Mathematical Reviews 評論員。
主要研究方嚮：Bayes分析和經驗Bayes 方法、綫性模型參數估計和概率密度估計等。
圖書目錄
常用符號
第一章緒論
1.1引言
1.2貝葉斯統計推斷的若乾基本概念
1.3貝葉斯統計決策的若乾基本概念
1.4一些基本統計方法及理論的簡單迴顧
習題一
第二章先驗分布的選取
2.1主觀概率
2.2利用先驗信息確定先驗分布
2.3利用邊緣分布m（x）確定先驗分布
2.4無信息先驗分布
2.5共軛先驗分布
2.6分層先驗（多階段先驗）
習題二
第三章常見統計模型參數的後驗分布
3.1後驗分布與充分性
3.2正態總體參數的後驗分布
3.3一類離散分布和多項分布參數的後驗分布
3.4壽命分布參數的後驗分布
3.5泊鬆分布和均勻分布參數的後驗分布
習題三
第四章貝葉斯統計推斷
4.1貝葉斯點估計
4.2區間估計
4.3假設檢驗
4.4預測推斷
4.5假設檢驗與模型選擇
習題四
第五章貝葉斯統計決策
5.1引言
5.2後驗風險最小原則
5.3—般損失函數下的貝葉斯估計
5.4假設檢驗和有限行動（分類）問題
5.5Minimax準則
習題五
第六章貝葉斯統計計算方法
6.1引言
6.2濛特卡洛抽樣方法
6.3MCMC中馬爾可夫鏈的一些基本概念
6.4MCMC方法簡介
6.5Metropolis—Hastings算法
6.6Gibbs抽樣方法
6.7R與WinBUGS軟件
習題六
部分習題參考答案
附錶
附錶1常用概率分布錶
附錶2標準正態分布錶
附錶3t分布錶
附錶4X2分布錶
參考文獻
索引
· · · · · · (收起)
第一章緒論
1.1引言
1.2貝葉斯統計推斷的若乾基本概念
1.3貝葉斯統計決策的若乾基本概念
1.4一些基本統計方法及理論的簡單迴顧
習題一
第二章先驗分布的選取
2.1主觀概率
2.2利用先驗信息確定先驗分布
2.3利用邊緣分布m（x）確定先驗分布
2.4無信息先驗分布
2.5共軛先驗分布
2.6分層先驗（多階段先驗）
習題二
第三章常見統計模型參數的後驗分布
3.1後驗分布與充分性
3.2正態總體參數的後驗分布
3.3一類離散分布和多項分布參數的後驗分布
3.4壽命分布參數的後驗分布
3.5泊鬆分布和均勻分布參數的後驗分布
習題三
第四章貝葉斯統計推斷
4.1貝葉斯點估計
4.2區間估計
4.3假設檢驗
4.4預測推斷
4.5假設檢驗與模型選擇
習題四
第五章貝葉斯統計決策
5.1引言
5.2後驗風險最小原則
5.3—般損失函數下的貝葉斯估計
5.4假設檢驗和有限行動（分類）問題
5.5Minimax準則
習題五
第六章貝葉斯統計計算方法
6.1引言
6.2濛特卡洛抽樣方法
6.3MCMC中馬爾可夫鏈的一些基本概念
6.4MCMC方法簡介
6.5Metropolis—Hastings算法
6.6Gibbs抽樣方法
6.7R與WinBUGS軟件
習題六
部分習題參考答案
附錶
附錶1常用概率分布錶
附錶2標準正態分布錶
附錶3t分布錶
附錶4X2分布錶
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講的比較簡單，但是我就喜歡簡單的
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评分適閤快速入門，較詳細版還是得參照作者13年那本貝葉斯分析
评分不淺顯，結閤視頻看
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