Bayesian Computation with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
There has been a dramatic growth in the development and application of Bayesian inferential methods. Some of this growth is due to the availability of powerful simulation-based algorithms to summarize posterior distributions. There has been also a growing interest in the use of the system R for statistical analyses. R's open source nature, free availability, and large number of contributor packages have made R the software of choice for many statisticians in education and industry. Bayesian Computation with R introduces Bayesian modeling by the use of computation using the R language. The early chapters present the basic tenets of Bayesian thinking by use of familiar one and two-parameter inferential problems. Bayesian computational methods such as Laplace's method, rejection sampling, and the SIR algorithm are illustrated in the context of a random effects model. The construction and implementation of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods is introduced. These simulation-based algorithms are implemented for a variety of Bayesian applications such as normal and binary response regression, hierarchical modeling, order-restricted inference, and robust modeling. Algorithms written in R are used to develop Bayesian tests and assess Bayesian models by use of the posterior predictive distribution. The use of R to interface with WinBUGS, a popular MCMC computing language, is described with several illustrative examples. This book is a suitable companion book for an introductory course on Bayesian methods and is valuable to the statistical practitioner who wishes to learn more about the R language and Bayesian methodology. The LearnBayes package, written by the author and available from the CRAN website, contains all of the R functions described in the book. The second edition contains several new topics such as the use of mixtures of conjugate priors and the use of Zellner's g priors to choose between models in linear regression. There are more illustrations of the construction of informative prior distributions, such as the use of conditional means priors and multivariate normal priors in binary regressions. The new edition contains changes in the R code illustrations according to the latest edition of the LearnBayes package.
作者简介
目录信息
读后感
作者有点强推自己写的R包了，对bayesian的理论思想讲的不够清楚，适合有一定理论基础的同学看，学习如何实现MCMC，推荐先看Bayesian data analysis。 其实bayesian相比frequentist理论上要简单的多，无论是估计，检验，还是回归，无非就是先验，likelihood，后验的套路。
评分作者有点强推自己写的R包了，对bayesian的理论思想讲的不够清楚，适合有一定理论基础的同学看，学习如何实现MCMC，推荐先看Bayesian data analysis。 其实bayesian相比frequentist理论上要简单的多，无论是估计，检验，还是回归，无非就是先验，likelihood，后验的套路。
评分作者有点强推自己写的R包了，对bayesian的理论思想讲的不够清楚，适合有一定理论基础的同学看，学习如何实现MCMC，推荐先看Bayesian data analysis。 其实bayesian相比frequentist理论上要简单的多，无论是估计，检验，还是回归，无非就是先验，likelihood，后验的套路。
评分作者有点强推自己写的R包了，对bayesian的理论思想讲的不够清楚，适合有一定理论基础的同学看，学习如何实现MCMC，推荐先看Bayesian data analysis。 其实bayesian相比frequentist理论上要简单的多，无论是估计，检验，还是回归，无非就是先验，likelihood，后验的套路。
评分感觉超级好的textbook，虽然一直不习惯R，当时还是把书上的code跑了过半，感觉对理解bayesian超级有帮助。不像其他学科，初学bayesian应该一开始就和computer结合，不然真的很没趣。这本书没太多理论，提供大量操作，循序渐进，由简单到复杂，初学bayesian如果能结合这本书一起...
用户评价
这本书的实例部分简直是教科书级别的典范，其广度和深度都令人印象深刻。它不仅仅是罗列了一堆标准的案例，而是精心挑选了来自不同领域、具有代表性的实际问题。每一个案例的引入都紧扣前文的理论基础，仿佛是为那个理论量身定做的一个绝佳的“舞台展示”。更值得称道的是，作者对每一个分析步骤的描述都力求完备，从数据预处理的考量，到模型选择的权衡，再到最终结果的解释和批判，形成了一个完整的研究闭环。读者可以清晰地看到，一个真实的研究项目是如何从零开始，逐步落地并得出结论的。我个人特别喜欢那些关于模型诊断和不确定性量化的讨论，这部分内容往往是许多入门读物所忽视的“灰色地带”，但这本书却给予了足够的重视，让人学到的不仅仅是如何运行代码，更是如何对结果负责的态度。
评分不得不提的是，本书的行文风格带有一种古典的学术严谨性，但又巧妙地避开了那种令人望而生畏的冷漠感。作者的措辞精准，用词考究，每一个句子似乎都经过了深思熟虑，确保信息的无歧义传递。这种精准性在处理专业术语时尤为重要，它帮助读者建立起一套规范、统一的术语体系，避免了日后在与其他专业人士交流时产生误解。不过，这种高度的精确性也要求读者必须保持高度的专注力，稍有走神就可能错过一个关键的逻辑转折点。与其说这是一本轻松的读物，不如说它是一份需要全身心投入的智力挑战，每一次攻克一个难点，都会带来巨大的成就感。它更像是一部需要反复研读的经典著作，而不是一次性的快餐式阅读材料，其价值会随着阅读次数的增加而持续显现。
评分对于我这样的实践者来说，书中提供的那些结构化、可复用的代码框架具有极高的实用价值。这些代码并非简单的“复制粘贴”片段，而是体现了作者长期实践经验的智慧结晶。它们不仅功能完备，而且在设计之初就考虑到了模块化和可扩展性，这意味着我可以直接将这些模板应用于我自己的研究项目中，稍作修改即可投入使用，极大地节省了从零开始搭建分析流程的时间和精力。作者似乎深谙 R 语言生态系统的精妙之处，将各种工具和包的使用场景结合得天衣无缝。更重要的是，书中反复强调的不是某个特定软件包的用法，而是背后的计算思想，这使得读者在面对未来新出现的工具时，也能迅速把握其核心原理并举一反三。这本书俨然成为了我工具箱中一件不可或缺的利器，它的存在让我对复杂计算任务的信心倍增。
评分我特别欣赏作者在讲解理论概念时所采用的那种抽丝剥茧般的叙事方式。他似乎非常懂得初学者的思维定式和容易在哪里卡住，总能提前预判到读者的疑问，并在最恰当的时机给出深入浅出的解释。那种感觉就像是有一位经验丰富、耐心至极的导师在你身边，他不会直接抛出结论，而是会引导你去思考推导的每一步逻辑链条，确保你真正理解了“为什么”是这样，而不仅仅是记住了“是什么”。特别是对于那些抽象的概率论和统计推断背景知识，作者的处理方式非常高明，他巧妙地将复杂的数学框架融入到实际的应用场景描述中，使得理论不再是高悬空中的空中楼阁，而是有了可以触摸、可以操作的实际意义。这种教学方法极大地降低了跨入这个领域的门槛，让人在不知不觉中，已经掌握了更深层次的洞察力。我感觉自己的思维模式都被潜移默化地重塑了，变得更加有条理和批判性。
评分这本书的装帧设计非常有品味，封面采用了简约的深蓝色调，搭配精致的烫金字体，散发着一种低调的专业感。内页纸张的质感也相当不错，阅读时眼睛不容易疲劳，长时间沉浸其中也感觉很舒适。排版布局清晰，章节之间的过渡自然流畅，即便是复杂的数学公式和代码示例，也能被清晰地呈现出来。而且，书本的尺寸和重量拿在手里刚刚好，既有分量感，又不至于过分笨重，方便携带和随时翻阅。拿到手里的时候，那种沉甸甸的感觉，就让人觉得这是一本经得起推敲的严肃学术读物。细节之处见真章，看得出出版社在制作过程中是下了不少功夫的，这种对细节的关注，也从侧面反映了内容本身的严谨性。对于需要长时间与书籍打交道的学习者来说，这种优秀的用户体验是至关重要的，它极大地提升了阅读的愉悦感和效率。总而言之，从物理层面上讲，这是一件设计精良、制作扎实的出版物。
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