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.
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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。
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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...
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!
评分这本书真的很好,入门级,公式推导一步步很扎实!推荐给石乐志人群!
评分读博时的好入门教材… 教本科生用了两次,学生吐槽一次比一次严重… 纰漏错误也不少… 不过不失为一本好的(高级)入门教材!
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。。。
评分和Albert以及Gelman三本互相呼应。
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