Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, Donald B. Rubin, David B. Dunson
This third edition of a classic textbook presents a comprehensive introduction to Bayesian data analysis. Written for students and researchers alike, the text is written in an easily accessible manner with chapters that contain many exercises as well as detailed worked examples taken from various disciplines. This third edition provides two new chapters on Bayesian nonparametrics and covers computation systems BUGS and R. It also offers enhanced computing advice. The book's website includes solutions to the problems, data sets, software advice, and other ancillary material.
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...
評分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...
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encyclopedia of bayesian inference.
评分本學期幾個paradigm-shift之一:從頻率到貝葉斯。本書說故事似的正文和tricky的課後習題形成鮮明對比,學時時常自省:我tm在學什麼?這一段又在講什麼?總之還是希望初學能用一本體係更公理化的教材吧……
评分貝葉斯在我心中已封神。矩陣運算要很熟練。
评分以前看沒看到覺得難, 現在又看瞭一遍看懂瞭, 覺得寫的真好。 簡單易懂, 例子豐富,講解細緻入微
评分男神的神作!
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