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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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。

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。

《Bayesian Data Analysis》、《Statistical Rethinking》和此书可谓贝叶斯三神书。第一本正式古板，基础稍有薄弱者十有八九不到中途即废；第二本飘渺奇幻，重思想轻细节且编排设计突破常理无出其右者；此书则偏安居中，晦涩难懂的数学表达方式几近压缩演绎使初学者不至于走火入魔吐血三升，作者表达其极左贝叶斯思想的同时极尽技术细节之所能，其中尤以pseudo-priors设置和HDI+ROPE决策标准印象深刻，结合纵览频率主义和其它流派对相似问题的解法，可叹器之利而智之穷。然即便七百页已达大道，仍未上苍穹（无真正困难前沿内容），未普世观（单独概念的透彻解析不如新出的《A Student’s Guide to Bayesian Statistics》）。心理学必备工具。

《Bayesian Data Analysis》、《Statistical Rethinking》和此书可谓贝叶斯三神书。第一本正式古板，基础稍有薄弱者十有八九不到中途即废；第二本飘渺奇幻，重思想轻细节且编排设计突破常理无出其右者；此书则偏安居中，晦涩难懂的数学表达方式几近压缩演绎使初学者不至于走火入魔吐血三升，作者表达其极左贝叶斯思想的同时极尽技术细节之所能，其中尤以pseudo-priors设置和HDI+ROPE决策标准印象深刻，结合纵览频率主义和其它流派对相似问题的解法，可叹器之利而智之穷。然即便七百页已达大道，仍未上苍穹（无真正困难前沿内容），未普世观（单独概念的透彻解析不如新出的《A Student’s Guide to Bayesian Statistics》）。心理学必备工具。

感觉还蛮不错的。可惜有事不能读完了

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。  

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...

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。