具体描述
《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》共六章，可分二部分。前三章围绕先验分布介绍贝叶斯推断方法。后三章围绕损失函数介绍贝叶斯决策方法。阅读这些内容仅需要概率统计基本知识就够了。《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》力图用生动有趣的例子来说明贝叶斯统计的基本思想和基本方法，尽量使读者对贝叶斯统计产生兴趣，引发读者使用贝叶方法去认识和解决实际问题的愿望。进而去丰富和发展贝叶斯统计。假如学生的兴趣被钓出来，愿望被引出来，那么讲授这一门课的目的也基本达到了。
作者简介
目录信息
读后感
为了要搞论文，我从图书馆借了一堆贝叶斯的书来看，虽然看得不算全面，还是在这里做一个小小的总结： 茆诗松 《贝叶斯统计》 http://book.douban.com/subject/1551888/ 目前看过的讲贝叶斯方法最通俗易懂的书了 张连文 《贝叶斯网引论》 http://book.douban.com/subj...
评分为什么一本被认为在中文的贝叶斯学习中必须看的书满是错误。我手上拿的是2011印刷的，这本书是1999年出版的，难道这么多年出版方都不去修正书中的错误吗？我认为这样是非常不负责人的，中国统计出版社。
评分为什么一本被认为在中文的贝叶斯学习中必须看的书满是错误。我手上拿的是2011印刷的，这本书是1999年出版的，难道这么多年出版方都不去修正书中的错误吗？我认为这样是非常不负责人的，中国统计出版社。
评分为什么一本被认为在中文的贝叶斯学习中必须看的书满是错误。我手上拿的是2011印刷的，这本书是1999年出版的，难道这么多年出版方都不去修正书中的错误吗？我认为这样是非常不负责人的，中国统计出版社。
评分为什么一本被认为在中文的贝叶斯学习中必须看的书满是错误。我手上拿的是2011印刷的，这本书是1999年出版的，难道这么多年出版方都不去修正书中的错误吗？我认为这样是非常不负责人的，中国统计出版社。
用户评价
《贝叶斯统计》这本书带给我的感受，远不止于知识的获取，更是一种思维方式的重塑。在阅读过程中，我逐渐体会到贝叶斯方法的核心在于“信念的更新”——根据新的证据来调整我们对事件发生概率的看法。作者通过生动的例子，将这种动态的更新过程具象化，让我摆脱了传统频率学派的僵化思维，学会了如何更灵活地处理不确定性。书中关于先验信息如何影响后验推断的讨论，尤其引起了我的思考。作者强调了选择恰当先验的重要性，并介绍了几种常见的先验分布及其性质。我记得其中一个案例，关于一个新药的疗效评估，通过引入一个关于药物有效性的温和先验，能够比纯粹依赖少量观测数据得出的结果更加稳健。这种对不确定性的拥抱和量化，让我觉得贝叶斯统计更加贴近人类的认知过程。此外，书中关于层级模型（Hierarchical Models）的讲解也让我大开眼界。层级模型能够处理嵌套数据结构，例如学生在班级中，班级在学校中，这种多层次的数据。作者详细介绍了如何构建和拟合层级模型，以及如何通过这种模型捕捉不同层级间的关系。这对于分析具有复杂结构的数据非常有帮助，例如社会科学、教育学、生态学等领域。这本书的内容组织得非常巧妙，从最基础的概念讲到最前沿的应用，层层递进，引人入胜。我常常会因为一个有趣的章节而忘记时间，沉浸在贝叶斯统计的魅力之中。
评分《贝叶斯统计》这本书，它不仅仅是一本学术著作，更像是一位睿智的导师，在我学习统计学的道路上给予了我重要的指引。作者在书中展现出的对贝叶斯统计的深刻洞察力，让我对这个领域充满了敬畏。他不仅仅停留在对贝叶斯定理的介绍，而是深入到其在各种复杂统计模型中的应用，例如混合模型、时间序列模型以及空间统计模型。我被书中关于贝叶斯时间序列模型的讲解所吸引，它展示了如何利用贝叶斯方法来捕捉时间序列数据中的趋势、季节性和自相关性，并能够对未来的值进行预测。作者还详细介绍了如何构建贝叶斯状态空间模型，这对于理解和预测动态系统非常有帮助。书中提供的代码示例，也让我能够快速地将这些理论知识转化为实际应用。我尝试着按照书中的指导，使用JAGS或Stan等软件来拟合一些时间序列模型，发现效果非常显著，预测的准确性和模型的解释力都得到了很大的提升。此外，书中对“贝叶斯因子”（Bayes Factor）的介绍，也让我对模型比较有了更深入的理解。它提供了一种在不同统计模型之间进行比较的贝叶斯方法，这在科学研究中具有重要的意义。
评分这本《贝叶斯统计》绝对是我近期阅读过的最引人入胜的书籍之一，其深度和广度都令人印象深刻。从拿到这本书的那一刻起，我就被它扎实的理论基础和清晰的逻辑结构所吸引。作者并非只是简单地罗列公式和定理，而是深入浅出地阐述了贝叶斯方法的思想精髓，以及它如何在现实世界中发挥作用。书中对先验分布的选择、后验分布的计算以及模型评估的讨论，都处理得非常到位，既有理论的高度，又不乏实践的指导意义。我尤其欣赏书中通过大量案例研究来讲解概念的方式，这些案例涵盖了从科学研究到金融分析的广泛领域，让我能够直观地理解贝叶斯统计在不同场景下的应用。例如，书中对生物医学研究中统计推断的讲解，就让我对临床试验的设计和数据解读有了全新的认识。此外，作者在解释复杂概念时，也善于运用类比和直观的图示，这对于像我这样并非统计学专业背景的读者来说，无疑是巨大的福音。每一次翻阅，我都能从中获得新的启示，对贝叶斯统计的理解也更加深入。这本书的语言风格也相当流畅，虽然涉及的理论可能有些抽象，但作者的叙述方式却能让这些抽象的概念变得生动有趣，仿佛在与一位经验丰富的导师进行对话。总而言之，《贝叶斯统计》是一本既有学术价值又具实用性的著作，强烈推荐给所有对统计推断、机器学习以及数据科学感兴趣的读者。它不仅能提升你的理论认知，更能为你解决实际问题提供强大的工具和方法。
评分在我翻开《贝叶斯统计》之前，我对贝叶斯方法的理解仅停留在教科书上的几个基础概念。然而，这本书彻底颠覆了我的认知，它以一种极其系统和全面的方式，将我引入了贝叶斯统计的广阔世界。作者并没有回避贝叶斯方法在计算上可能面临的挑战，反而花了大篇幅介绍MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）等现代计算技术的原理和应用。这部分内容是我在其他教材中很少见到的，它让我意识到，贝叶斯统计之所以能够得到如此广泛的应用，离不开这些强大的计算工具的支持。书中对MCMC算法的讲解，从Metropolis-Hastings到Gibbs采样，都进行了详细的推导和解释，并且提供了相应的伪代码，让我能够对这些算法的内部运作有一个清晰的认识。更重要的是，作者还探讨了如何诊断MCMC的收敛性，以及如何评估采样结果的质量。这些都是在实际应用中至关重要的环节。我尝试着按照书中的方法，用R语言实现了一些简单的MCMC模拟，发现效果非常好，验证了作者讲解的有效性。除了计算方法，书中对模型比较和模型选择的讨论也让我受益匪浅。作者详细介绍了贝叶斯因子等常用的模型选择准则，并阐述了它们在判断模型优劣时的作用。对于那些需要在不同统计模型之间做出选择的研究者来说，这部分内容无疑是宝贵的财富。这本书的优点在于，它既能满足初学者的入门需求，也能为有一定基础的读者提供更深层次的理论和技术支持，真正做到了“老少咸宜”。
评分我最近认真拜读了《贝叶斯统计》这本著作，它无疑是我在统计学领域内的一项重大发现。书中对贝叶斯推断的阐述，其严谨性与深度是我此前接触过的任何资料都无法比拟的。作者并没有仅仅停留在概念的介绍，而是深入剖析了贝叶斯方法背后的哲学思想，以及它如何与概率论中的主观解释相结合，构建出一种全新的统计推断框架。我尤其欣赏作者对于“证据”和“信念”之间关系的精妙阐释。书中用大量的篇幅解释了如何将先验信念（prior belief）与观察到的数据（likelihood）相结合，从而产生更新后的信念（posterior belief）。这个过程的数学表达，即贝叶斯定理，在书中得到了非常详尽的推导和解释，并且作者还展示了如何在不同类型的模型中应用这一定理。例如，在经典的线性回归模型中，如何将先验信息关于模型参数的分布与似然函数结合，来获得参数的后验分布。这不仅加深了我对贝叶斯定理的理解，更重要的是，让我看到了它在解决实际问题时的巨大潜力。书中还对贝叶斯方法的优势进行了清晰的梳理，例如在小样本情况下，贝叶斯方法往往能提供更稳健的估计；以及贝叶斯方法在处理复杂模型和非线性关系时，能够更加游刃有余。这本书的语言风格也非常平实而有力，作者善于将抽象的数学概念用清晰的语言进行描述，使得读者能够轻松理解。
评分我可以毫不犹豫地说，《贝叶斯统计》这本书是我近期阅读过的最出色的统计学著作之一。它不仅仅是一本教科书，更像是一本关于如何用严谨的数学语言描述和解决不确定性问题的哲学指南。作者在书中对贝叶斯思想的阐述，深深地吸引了我。他强调了“概率”作为一种“信念的度量”的观点，以及这种信念如何随着新的证据而不断更新。这种动态的、学习式的统计方法，与我之前接触到的相对静态的频率学派统计方法形成了鲜明的对比。书中对“先验分布”的讨论，也让我耳目一新。作者并没有回避先验选择的敏感性问题，而是将其视为贝叶斯方法的一部分，并提供了多种处理方法，例如使用无信息先验、弱信息先验，以及进行敏感性分析。我记得书中有一个关于金融建模的案例，利用贝叶斯方法来预测股票价格的波动性，通过引入历史市场数据作为先验，能够获得比传统方法更稳健的预测结果。此外，书中对“似然函数”的构建和选择的详尽讲解，也让我对数据生成过程有了更深入的理解。作者展示了如何在不同的数据类型（如连续型、离散型、计数型）下选择合适的似然函数，并如何将其与先验结合，形成贝叶斯推断的基石。
评分自从我开始阅读《贝叶斯统计》这本书，我便对统计学的理解进入了一个全新的维度。本书的核心魅力在于它所倡导的“概率即信念”的思想，以及这种思想如何通过数学工具得到严谨的实现。作者巧妙地将哲学思考与数学推导相结合，使得贝叶斯方法不仅仅是几个公式的堆砌，而是一种深刻的认识世界、量化不确定性的思维模式。书中对“先验”和“后验”关系的深入探讨，让我认识到，统计推断是一个不断学习和修正的过程。我们并非从零开始，而是将已有的知识和证据融入到数据分析的过程中，并随着新证据的出现而不断调整我们的判断。例如，在产品可靠性分析中，我们可以利用历史数据建立一个关于组件可靠性的先验分布，然后结合当前运行数据，来更新我们对组件剩余寿命的估计。这种“温故而知新”的统计哲学，在书中得到了淋漓尽致的展现。作者在解释复杂模型时，善于运用比喻和类比，将一些晦涩难懂的概念变得直观易懂。我特别喜欢书中关于“贝叶斯更新”的解释，它将复杂的数学公式转化为一个简洁而优美的过程，即“先验”乘以“似然”等于“后验”。这种简洁性背后蕴藏着巨大的力量，让我对贝叶斯统计的信心倍增。
评分《贝叶斯统计》这本书，它如同一扇窗户，让我得以窥见统计学世界中一个更为广阔和深刻的领域。作者以其渊博的学识和清晰的逻辑，为我描绘了贝叶斯方法如何从根本上改变我们对数据和不确定性的看法。书中对“马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）”方法的介绍，是让我最为兴奋的部分之一。我一直对这些复杂的采样技术感到好奇，而这本书则以一种非常系统和易于理解的方式，揭示了它们的原理和实现。从Metropolis-Hastings算法到Gibbs采样，再到更高级的Hamiltonian Monte Carlo，作者都进行了详尽的介绍，并提供了相应的Python或R代码示例。这让我能够真正地动手实践，去感受MCMC在解决高维、复杂模型问题时的强大能力。我尝试着使用书中介绍的MCMC方法，对一个非线性回归模型进行了参数估计，发现结果不仅精确，而且能够提供关于参数不确定性的完整后验分布信息，这对于风险评估非常有价值。此外，书中对“模型评估”和“模型比较”的深入探讨，也让我认识到，统计建模不仅仅是拟合数据，更重要的是对模型的优劣进行客观的评价和选择。
评分这本书《贝叶斯统计》给我带来的最大收获，是让我理解了统计推断的另一种可能性，一种更加灵活、更加符合人类认知习惯的可能性。在传统频率统计的框架下，我们往往关注的是“在某种假设为真时，观察到现有数据的概率”，而贝叶斯统计则将问题倒过来：“在观察到现有数据后，我们对某个假设或参数的信念有多大”。这种视角的转变，使得贝叶斯统计能够更自然地融入我们的先验知识和主观判断，并在不断的数据观测中进行修正。作者在书中对“先验分布”的讨论，尤为细致。他强调了先验的选择并非随意的，而是需要基于领域知识或已有信息。同时，他也介绍了如何进行“敏感性分析”，即考察不同先验选择对最终结果的影响，以确保结论的稳健性。我记得书中有一个关于医学诊断的例子，通过结合医生对某种疾病的初步判断（先验）和病人化验结果（似然），来计算病人患病的真实概率（后验）。这个过程非常直观地展示了贝叶斯方法的应用。书中还对“似然函数”的构建进行了详细的阐述，并展示了如何根据数据的分布特性来选择合适的似然函数。这对于理解数据生成过程至关重要。
评分《贝叶斯统计》这本书，对于我这样一位在数据分析领域摸索多年的实践者来说，简直如同及时雨一般。它不仅提供了理论上的深度，更重要的是，它提供了许多实用的技巧和方法，能够直接应用于日常工作。书中关于贝叶斯模型评估和模型诊断的章节，对我触动尤深。我过去在模型选择时，往往依赖于一些传统的频率学派指标，但这些指标在处理复杂模型或非标准假设时，可能会显得力不从心。这本书则详细介绍了贝叶斯交叉验证（Bayesian Cross-validation）、DIC（Deviance Information Criterion）和WAIC（Watanabe-Akaike Information Criterion）等模型选择和评估方法。作者不仅解释了这些指标的计算原理，还深入讨论了它们各自的优缺点以及适用场景。我尝试着使用DIC来评估我之前项目中构建的一个复杂模型，发现它能够更有效地捕捉模型的拟合优度和模型复杂度之间的权衡，为我提供了更有价值的决策依据。此外，书中对于贝叶斯非参数模型（Bayesian Nonparametric Models）的介绍，也让我看到了统计学研究的前沿方向。例如，狄利克雷过程（Dirichlet Process）在聚类分析和主题模型中的应用，为处理未知数量的簇或主题提供了强大的工具。这本书的例题和习题设计也非常用心，许多习题都鼓励读者动手实践，将理论知识转化为实际操作能力。通过完成这些习题，我不仅巩固了所学的知识，也锻炼了自己的编程和统计建模能力。
评分:O212.8/4734
评分不少印刷错误
评分贝叶斯统计是很有人文气息的统计……
评分茆老师还是很有水平的
评分贝叶斯+我=被噎死????
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