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。
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。
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。
连我这种人都能看懂。实在是非常好的入门级别的书。
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。。。
评分当然不如男神
评分:无
评分Bayes一周快速入门,太友好了!
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