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.
标题都说了,贝叶斯统计方法的第一堂课。如果有一定统计基础,又想学贝叶斯统计,我觉得这本书作为入门书不错。比Beyesian Data Analysis可容易多了。
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评分标题都说了,贝叶斯统计方法的第一堂课。如果有一定统计基础,又想学贝叶斯统计,我觉得这本书作为入门书不错。比Beyesian Data Analysis可容易多了。
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。
作为一位初学者,表示很难读懂。。。
评分http://www.itpub.net/thread-1384541-1-1.html
评分很不错的贝叶斯统计初级教程。基本上深入浅出,有一些常见分布的知识即可自学。例子生统居多,附有R code非常方便。但上课讲的TM总是比这本书难。。。
评分读完这本书,标志着本学期组会的完结……
评分继续推荐这书。唯一的小缺点是偶尔框架比较小乱,但总体很insightful!
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