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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評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...
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我嚼著 Bayesian 的特點是為很多東西提供瞭解釋,迴答瞭 why,這一點 statistical rethinking 那本書就做得很好 。隻講 techniques 我覺得就失卻瞭 Bayesian 的大半魅力。還有這書講解詳略不當經常避重就輕,小結劃分和排版也很不舒服,然後喜歡列舉公式和結論。
评分http://www.itpub.net/thread-1384541-1-1.html
评分Bayes一周快速入門,太友好瞭!
评分和Albert以及Gelman三本互相呼應。
评分講的很底層,對理解理論基礎有幫助,但如果想實戰完全不閤適
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