Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition 在线电子书 图书标签: 贝叶斯  统计  统计学  Bayesian  R  statistics  数学  数据分析   

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感觉还蛮不错的。可惜有事不能读完了

被Gelman那本书虐得昏天黑地以后终于找到了一本我能读懂的！写得太简明易懂了！但内容还是过于入门了。

之前一直都在啃大部头的PRML, 大部头总是太关注理论的完整性，对例子和怎么实现太过于吝啬。这本简单，十分强调代码与例子，对于搞应用的人来说是最适宜不过了。 另外，简单的书反而能把bayesian model里的一些核心哲学突出出来。看着posterier probability 改变和原始prior折衷的过程，仿佛看到了人的思维改变的过程。

读起来很顺畅，从应用角度来说还算不错。

我想给这本书打六星……

力荐给缺乏足够统计基础（如非stats专业 bachelor）的初学者。Dr. Kruschke自己有blog，会经常在上面回答（书中提到的）问题和深入讨论。 使用的软件是R，主要算法集中在Gibbs Sampler方面，对HMC没有太多介绍。 另读完之后想要完全独立做Bayesian，还是要回去吃下Gelman的书。  

力荐给缺乏足够统计基础（如非stats专业 bachelor）的初学者。Dr. Kruschke自己有blog，会经常在上面回答（书中提到的）问题和深入讨论。 使用的软件是R，主要算法集中在Gibbs Sampler方面，对HMC没有太多介绍。 另读完之后想要完全独立做Bayesian，还是要回去吃下Gelman的书。  

Chapter 1 - 3 R basics getwd() Change work directory: Session -> Set Work directory List the files in the working directory: dir() ls() source("mycode.r") myfunction <- function() { x<-rsnorm(100) mean(x) } second <- function(x) { x+rnorm(length...

Chapter 1 - 3 R basics getwd() Change work directory: Session -> Set Work directory List the files in the working directory: dir() ls() source("mycode.r") myfunction <- function() { x<-rsnorm(100) mean(x) } second <- function(x) { x+rnorm(length...

力荐给缺乏足够统计基础（如非stats专业 bachelor）的初学者。Dr. Kruschke自己有blog，会经常在上面回答（书中提到的）问题和深入讨论。 使用的软件是R，主要算法集中在Gibbs Sampler方面，对HMC没有太多介绍。 另读完之后想要完全独立做Bayesian，还是要回去吃下Gelman的书。