具体描述
韦来生等编著的《贝叶斯分析》的主要内容从2004年以来为中国科学技术大学概率论与数理统计专业研究生讲授过多次。大约可在54学时内讲授本书第1—5章的主要内容，第6章、第7章可根据实际情况选讲其中部分内容，也可不讲。第8章主要是供阅读的材料，其中第8章8。1节可作为经验贝叶斯方法的简介。书中标“*”号的小节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。如果要在36学时内讲授本课程，可选讲本书第1—4章的主要内容和第5章的部分内容。本书可作为相关院校研究生、青年教师以及从事统计工作的工程技术人员的参考书。
作者简介
目录信息
前言
常用符号
第1章绪论
1.1引言
1.1.1从贝叶斯公式说起
1.1.2三种信息
1.1.3历史
1.1.4古典学派和贝叶斯学派的论争
1.2贝叶斯统计推断的若干基本概念
1.2.1先验分布与后验分布
1.2.2点估计问题
1.2.3假设检验问题
1.2.4区间估计问题
1.3贝叶斯统计决策的若干基本概念
1.3.1统计判决三要素
1.3.2风险函数和一致最优决策函数
1.3.3贝叶斯期望损失和贝叶斯风险
1.3.4贝叶斯解
1.4基本统计方法及理论的简单回顾
1.4.1充分统计量及因子分解定理
1.4.2指数族及指数族中统计量的完全性
1.4.3点估计方法及其最优性理论
1.4.4假设检验方法及其最优性理论
1.4.5常用的统计分布
习题1
第2章先验分布的选取
2.1主观概率
2.1.1主观概率的定义
2.1.2确定主观概率的方法
2.2利用先验信息确定先验分布
2.2.1直方图法
2.2.2相对似然法
2.2.3选定先验密度函数的形式，再估计超参数
2.2.4定分度法和变分度法
2.3利用边缘分布m（x）确定先验分布
2.3.1边缘分布的定义
2.3.2选择先验分布的ML—Il方法
2.3.3选择先验分布的矩方法
2.4无信息先验分布
2.4.1贝叶斯假设与广义先验分布
2.4.2位置参数的无信息先验
2.4.3刻度参数的无信息先验
2.4.4一般情形下的无信息先验
2.5共轭先验分布
2.5.1共轭先验分布的概念
2.5.2后验分布的计算
2.5.3共轭先验分布的优点
2.6 Reference先验和最大熵先验
2.6.1Reference先验
2.6.2最大熵先验
2.7多层先验（分阶段先验）
2.7.1多层先验分布的概念
2.7.2确定多层先验的方法和步骤
习题2
第3章贝叶斯统计推断
3.1后验分布与充分性
3.1.1后验分布的计算公式
3.1.2后验分布与充分性
3.2无信息先验下的后验分布
3.2.1正态总体情形
3.2.2二项分布和多项分布J隋形
3.2.3寿命分布情形
3.3共轭先验下的后验分布
3.3.1正态总体情形
3.3.2二项分布和多项分布情形
3.3.3 Poisson分布和指数分布情形
3.4贝叶斯点估计
3.4.1条件方法
3.4.2贝叶斯点估计
3.4.3贝叶斯点估计的精度：估计的误差
3.4.4多参数情形
3.5区间估计
3.5.1可信区间的定义
3.5.2最大后验密度可信区间
3.5.3大样本方法
3.6假设检验
3.6.1一般方法
3.6.2贝叶斯因子
3.6.3简单假设对简单假设
3.6.4复杂假设对复杂假设
3.6.5简单假设对复杂假设
3.6.6多重假设检验
3.7预测推断
3.7.1贝叶斯预测分布
3.7.2例子
习题3
第4章贝叶斯统计决策
4.1引言
4.2后验风险最小原则
4.2.1后验风险的定义
4.2.2后验风险与贝叶斯风险的关系
4.2.3后验风险最小原则
4.3一般损失函数下的贝叶斯估计
4.3.1在平方损失下的贝叶斯估计
4.3.2在加权平方损失下的贝叶斯估计
4.3.3在绝对损失下的贝叶斯估计
4.3.4在线性损失函数下的贝叶斯估计
4.4假设检验和有限行动（分类）问题
4.4.1假设检验问题
4.4.2多行动问题（分类问题）
4.4.3统计决策中的区间估计问题
4.5 Minimax准则
4.5.1 Minimax准则的定义
4.5.2 Minimax解的求法
4.6同变估计及可容许性
4.6.1同变估计及例子
4.6.2决策函数的可容许性
4.7贝叶斯统计决策方法的稳健性
4.7.1引言
4.7.2判别后验稳健性的准则
4.7.3后验稳健性：e代换类
4.7.4稳健先验的若于情形
4.7.5稳健性的其他问题
习题4
第5章贝叶斯计算方法
5.1引言
5.2分析逼近方法
5.3 BM方法
5.4蒙特卡洛抽样方法
5.5马尔可夫链蒙特卡洛方法
5.5.1 MCMC中的马尔可夫链
5.5.2 MCMC的实施
5.5.3 Metropolis—Hastings算法
5.5.4 Gibbs抽样方法
5.5.5可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛方法
5.6 R与WinBUGS软件
5.6.1使用WinBUGS建立模型
5.6.2使用WinBUGS进行模型推断
5.6.3使用R调用WinBUGS
习题5
第6章贝叶斯大样本方法
6.1后验分布的极限
6.1.1后验分布的相合性
6.1.2后验分布的渐近正态性
6.2后验分布的渐近高阶展开
6.3拉普拉斯积分逼近方法
6.3.1拉普拉斯方法
6.3.2 Kass—Kadane—Tierney精细化
习题6
第7章贝叶斯模型选择
7.1引言
7.2正常先验下的贝叶斯因子
7.3非正常先验下的贝叶斯因子
7.3.1潜在贝叶斯因子
7.3.2分数贝叶斯因子
7.3.3后验贝叶斯因子
7.3.4基于交叉验证的拟贝叶斯因子
7.4贝叶斯因子的拉普拉斯近似
7.5贝叶斯因子的模拟计算
7.5.1重要性抽样方法
7.5.2MCMC方法
7.6贝叶斯模型评价
7.6.1贝叶斯预测信息准则
7.6.2偏差信息准则
习题7
第8章常见统计模型的经验贝叶斯方法简介
8.1引言及预备知识
8.1.1经验贝叶斯方法及其定义
8.1.2经验贝叶斯方法的分类
8.1.3比较估计量优良性的准则
8.1.4概率密度函数的非参数估计方法及其性质简介
8.1.5本章内容结构安排
8.2参数型经验贝叶斯估计方法简介
8.2.1指数分布刻度参数的贝叶斯估计及其优良性
8.2.2指数分布刻度参数的PEB估计的构造及其优良性
8.2.3指数分布刻度参数的PEB区间估计
8.3非参数型经验贝叶斯方法简介
8.3.1引言
8.3.2刻度指数族参数的NPEB估计及其大样本性质
8.3.3刻度指数族参数的单侧NPEB检验及其大样本性质
8.3.4刻度指数族参数的双侧NPEB检验及其大样本性质
8.4线性模型中参数的贝叶斯估计和参数型经验贝叶斯估计
8.4.1引言
8.4.2线性回归模型中回归系数的贝叶斯估计及其小样本性质
8.4.3线性回归模型中回归系数的PEB估计及其小样本性质
8.5线性模型中非参数经验贝叶斯估计和检验问题
8.5.1引言
8.5.2一般线性模型中参数的NPEB估计问题
8.5.3一般线性模型中参数的NPEB检验问题
附表1常用统计分布表
附表2标准正态分布表
附表3t分布表
附表4X2分布表
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
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用户评价
这本书的整体结构布局，体现了一种非常成熟的学术编排智慧。它遵循着逻辑的内洽性原则，每一个新的章节似乎都是对前一章知识点的自然延伸和升华，衔接得天衣无缝，几乎感觉不到章节间的生硬过渡。更难得的是，作者在每章的末尾都设置了“拓展阅读建议”，这些推荐的书目和论文涵盖了从更基础的概率论到前沿的深度学习应用，构建了一个立体的知识网络。这表明作者的视野极其开阔，他提供的不仅仅是一个知识点，更是一条通往更广阔学术领域的路径图。对于希望以这本书为起点，进行更深入、更专业化研究的读者来说，这些指引无疑是无价的灯塔。读完后，我感觉自己不仅仅是掌握了一套分析工具，更是对整个概率建模的哲学有了更深层次的敬畏与理解。
评分这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，封面选用了那种沉静的深蓝色，纹理细腻，触感温润，拿在手里很有分量感，透露出一种学术的严谨与内敛。光是翻开扉页，就能感受到印刷的精良，字迹清晰锐利，排版疏密有致，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。我尤其欣赏作者对于章节标题的处理，既保留了学术的精确性，又没有过度陷入晦涩的术语泥沼，让人在探索复杂概念之前，心中已经对即将面对的知识疆域有了大致的地图。内页的纸张厚度适中，即使用墨水笔做笔记也不会透墨，这种对细节的关注，无疑极大地提升了阅读体验。它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件值得收藏的工艺品，让人愿意长时间地把它放在手边，时不时地去摩挲和翻阅。这种对实体书本身的尊重，在如今这个电子阅读盛行的时代，显得尤为珍贵和难得，也为接下来的深度学习打下了坚实的基础，让人充满了期待。
评分初次接触这套理论体系时，我最大的困惑是如何将那些抽象的概率框架与实际的工程问题有效地连接起来。然而，这本书的叙述方式非常巧妙地解决了这一难题。作者似乎深谙学习者的心理曲线，从最直观、最基础的计数原理开始引入，层层递进，构建起一个逻辑严密的知识塔。最让我印象深刻的是它对“先验知识”在模型迭代中的角色定位，并非简单地设定一个数值，而是通过一系列精心设计的案例分析，展示了如何根据领域经验来构建合理的先验分布，以及这种选择如何影响最终推断结果的稳定性与合理性。书中对各种经典模型的推导过程，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的收敛性讨论，都处理得鞭辟入里，同时又不失教学的温度，每一步计算都有详尽的文字解释，仿佛有位经验丰富的导师在身侧低语指导。这种由浅入深、理论与实践并重的讲解，极大地降低了入门的门槛，让复杂的随机过程变得可触可感。
评分阅读过程中，我发现作者在批判性思维的培养上着墨甚多，这远超出了许多教科书仅仅传授“方法”的范畴。书中不回避各种统计学派之间的深刻分歧，比如对“真实世界”客观存在的理解差异，以及在面对有限数据时，不同推断方法的优劣势。它鼓励读者去质疑默认设置，去探究模型假设的合理边界。举例来说，关于模型选择的章节，不仅列举了传统的AIC、BIC等准则，还深入探讨了信息论在决策制定中的应用，迫使读者思考：我们到底是在追求一个“完美”的模型，还是一个“足够好”且可解释的工具？这种深层次的探讨，使得我对统计推断的理解从“应用公式”上升到了“科学决策”的层面。它教会我的不仅是如何计算，更是如何像一个真正的研究者那样去思考数据的内在含义和潜在的局限性，这种思维上的拓宽价值连城。
评分这本书在工具使用的介绍上把握得非常到位，既没有过度陷入特定软件的冗余操作说明，也没有完全抛弃计算的实际操作层面。它在关键的算法实现环节，提供了清晰的伪代码和概念性的流程图，这对于希望深入理解底层机制，并尝试用不同编程语言复现结果的读者来说，是极大的便利。我特别喜欢它在介绍复杂采样算法时，穿插了一些历史背景和发展脉络，这使得那些纯粹的数学步骤不再是孤立的存在，而是人类智慧不断探索和修正的成果。例如，对变分推断（Variational Inference）的介绍，不仅清晰地阐述了其核心思想，还平衡地讨论了其在计算效率与近似误差之间的权衡。这种平衡的视角，确保了读者在掌握理论的同时，不会在实际应用中因为缺乏对计算复杂度的认识而走弯路，实用性极强。
评分我只是把它当PRML参考书浏览……
评分我只是把它当PRML参考书浏览……
评分每章附的r语言代码好评
评分当年这门课就是韦先生上的啊
评分虽然是很详尽，但是可读性不好。
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