Bayesian Data Analysis, Third Edition 在线电子书 图书标签: Bayesian  贝叶斯  统计学  Statistics  统计  数据分析  机器学习  数学   

喜欢 Bayesian Data Analysis, Third Edition 在线电子书 的读者还喜欢

• 
  Statistical Rethinking 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  A First Course in Bayesian Statistical Methods 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  An Introduction to Statistical Learning 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  The Elements of Statistical Learning 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  Theory of Point Estimation 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  Computer Age Statistical Inference 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  Applied Predictive Modeling 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  Testing Statistical Hypotheses 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载
• 
  Time Series Analysis and Its Applications 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载

一些地方解释得很好, 读完清晰透彻了很多. 但是, 正如我的授课老师所说, Gelman 有时候会把简单的事情变复杂. 比如题解中经常要对分布函数先取对数, 有时候, 这是没有必要的处理. 没读完, 但是考完了. chap 1-8, 10-11, 14, 16, 22.

一些地方解释得很好, 读完清晰透彻了很多. 但是, 正如我的授课老师所说, Gelman 有时候会把简单的事情变复杂. 比如题解中经常要对分布函数先取对数, 有时候, 这是没有必要的处理. 没读完, 但是考完了. chap 1-8, 10-11, 14, 16, 22.

下学期传说讲这本的后半本，601巨帅的老师居然变成作者了。。。

encyclopedia of bayesian inference.

本学期几个paradigm-shift之一：从频率到贝叶斯。本书说故事似的正文和tricky的课后习题形成鲜明对比，学时时常自省：我tm在学什么？这一段又在讲什么？总之还是希望初学能用一本体系更公理化的教材吧……

bayesian的中级读本,完全就是经典,我看的是第二版,Gelman是统计和政治系的教授,所以本书的例子举的非常适合社会科学的同学们,不全都是一些自然科学的例子,看得大家头疼,而且六百多页的内容非常翔实,不过在啃之前一定要把概率论的知识弄得明白一点,虽然作者在前面有一定量的复习...

bayesian的中级读本,完全就是经典,我看的是第二版,Gelman是统计和政治系的教授,所以本书的例子举的非常适合社会科学的同学们,不全都是一些自然科学的例子,看得大家头疼,而且六百多页的内容非常翔实,不过在啃之前一定要把概率论的知识弄得明白一点,虽然作者在前面有一定量的复习...

bayesian的中级读本,完全就是经典,我看的是第二版,Gelman是统计和政治系的教授,所以本书的例子举的非常适合社会科学的同学们,不全都是一些自然科学的例子,看得大家头疼,而且六百多页的内容非常翔实,不过在啃之前一定要把概率论的知识弄得明白一点,虽然作者在前面有一定量的复习...

bayesian的中级读本,完全就是经典,我看的是第二版,Gelman是统计和政治系的教授,所以本书的例子举的非常适合社会科学的同学们,不全都是一些自然科学的例子,看得大家头疼,而且六百多页的内容非常翔实,不过在啃之前一定要把概率论的知识弄得明白一点,虽然作者在前面有一定量的复习...

bayesian的中级读本,完全就是经典,我看的是第二版,Gelman是统计和政治系的教授,所以本书的例子举的非常适合社会科学的同学们,不全都是一些自然科学的例子,看得大家头疼,而且六百多页的内容非常翔实,不过在啃之前一定要把概率论的知识弄得明白一点,虽然作者在前面有一定量的复习...