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出版者:Springer Verlag, New York

作者:Christian P. Robert

出品人:

页数:628

译者:

出版时间:2007-06-01

价格:USD 54.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387715988

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

• Bayesian
• statistics
• 机器学习
• 数学
• 计算机科学
• 統計學
• 法國
• 概率論
• 贝叶斯方法
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• 人工智能
• 数据分析
• 风险评估
• 不确定性
• 模型选择

《统计决策基础：贝叶斯方法导论》 这是一本深入探讨统计决策理论核心思想的著作，旨在为读者提供一个全面而扎实的贝叶斯分析框架。本书不仅仅是关于数学公式的罗列，更侧重于如何利用贝叶斯思想解决实际问题，以及如何在不确定性下做出最优决策。 核心理念： 本书的基石是贝叶斯定理，它提供了一种将先验知识与新观察到的数据结合起来，从而更新对某个事件发生概率信念的强大工具。与频率派统计学强调事件的长期频率不同，贝叶斯统计学将概率视为一种主观信念的度量，这种信念可以根据证据进行量化和修正。这种灵活的视角使得贝叶斯方法在处理有限数据、复杂模型以及需要主观判断的场景下尤为有效。 内容概览： 绪论： 介绍统计决策的基本概念，阐述贝叶斯方法的独特性及其在现代科学和工程领域中的重要性。我们将探讨贝叶斯方法与频率派方法的根本区别，以及为何在某些情况下贝叶斯方法更具优势。 决策理论基础： 深入剖析决策理论的构成要素，包括理性决策者的假设、效用函数（Utility Function）的概念及其构建方法。我们将学习如何量化决策者对不同结果的偏好，以及如何在存在风险和不确定性的情况下评估和比较不同的行动方案。 概率和先验分布： 详细阐述概率的贝叶斯解释，以及如何构建和选择合适的先验分布。本书将介绍多种类型的先验分布，包括共轭先验（Conjugate Priors）和非共轭先验，并探讨它们在模型分析中的作用。理解如何恰当地表达和更新先验知识是贝叶斯分析成功的关键。 似然函数与后验分布： 聚焦于似然函数（Likelihood Function）的构建，它描述了在给定参数下观察到数据的概率。在此基础上，我们将详细推导贝叶斯定理的应用，计算后验分布（Posterior Distribution），这是通过数据更新先验信念后得到的关于参数的最新信念。本书将提供多种实际场景下的似然函数示例，以及如何通过贝叶斯定理计算后验分布的详细步骤。 统计推断： 学习如何从后验分布中进行推断。这包括估计参数的后验期望（Posterior Expectation）、后验中位数（Posterior Median）和后验众数（Posterior Mode）等点估计，以及构建后验区间（Posterior Intervals）来量化估计的不确定性。我们将探讨如何解释这些统计量，以及它们在决策中的意义。 模型比较与选择： 介绍如何利用贝叶斯方法对不同的统计模型进行比较和选择。本书将讲解贝叶斯因子（Bayes Factor）这一强大的模型选择工具，它能够量化证据对不同模型的支持程度。此外，还将讨论模型平均（Model Averaging）的概念，当多个模型都可能对数据有解释力时，如何整合来自多个模型的信息来做出更鲁棒的决策。 决策规则与最优决策： 将统计推断与决策理论相结合，学习如何根据后验信息和效用函数来制定最优决策规则。本书将推导各种标准决策规则，例如最小化预期风险（Minimizing Expected Risk）的规则，并将其应用于实际问题。 计算方法： 鉴于许多贝叶斯模型的后验分布难以解析计算，本书将介绍一些重要的数值计算方法。我们将初步探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，例如 Metropolis-Hastings 算法和 Gibbs 采样，它们是处理复杂贝叶斯模型不可或缺的计算工具。 应用案例： 通过一系列精心设计的案例研究，本书将展示贝叶斯方法在不同领域的实际应用，例如医学诊断、金融风险评估、机器学习、实验设计等。这些案例将帮助读者理解理论知识如何转化为解决实际问题的可行方案。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在深入讲解贝叶斯理论的同时，也强调其实际应用，并通过大量实例进行阐释。 清晰的逻辑结构： 内容组织严谨，从基本概念循序渐进地深入到高级主题，确保读者能够逐步掌握。 严谨的数学推导： 提供必要的数学推导，但避免不必要的繁琐，专注于核心思想的传达。 启发式讲解： 鼓励读者思考，培养独立分析和解决问题的能力。 《统计决策基础：贝叶斯方法导论》适合统计学、数学、计算机科学、工程学、经济学、生物统计学以及其他对数据分析和决策科学感兴趣的专业人士和高年级本科生、研究生。掌握本书内容，将使您能够以一种更全面、更灵活、更具洞察力的方式理解和处理数据，并在不确定性环境中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书内容太多，可以当字典用。书中重点还是比较基础的决策论和贝氏统计的内容，像MCMC这种在Bayesian中非常总要的东东，作者基本没怎么讲，看过书后其实会发现也许作者就不想讲。作者有很多超越技术层面的讨论，可能是法国人的传统吧，总要扯上点形而上的东西，也可能是作者...

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这本书的封面设计简直是艺术品，深邃的蓝色调配上精致的金色字体，一下子就抓住了我的眼球。我是一个对视觉体验要求比较高的人，拿到手里沉甸甸的质感也让人觉得物超所值。内页的排版更是考究，字体大小和行间距都拿捏得恰到好处，阅读起来非常舒适，即便是长时间沉浸其中，眼睛也不会感到疲劳。装帧工艺也看得出是用心制作的，书脊的韧性和封面的耐磨性都让人放心，这绝对是一本可以长久珍藏的书。我常常会因为一本好书的“外在美”而被吸引，这本书无疑在这方面做到了极致，它本身就是一件值得陈列在书架上的装饰品，每次拿起它，都会有一种仪式感油然而生，仿佛在进行一场严肃而愉快的学术探险的准备工作。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间来阅读这本书，最大的感受是作者的叙事节奏掌控得极其高明。它不是那种平铺直叙、让人昏昏欲睡的学术论述，而更像是一位经验丰富的向导，带着读者在复杂的理论迷宫中穿梭。他总能在关键时刻抛出一个引人深思的案例，或者设置一个巧妙的悬念，让你忍不住想要立刻翻到下一页去寻找答案。这种叙事张力在学术著作中是相当难得的。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的类比手法，那些日常生活中触手可及的例子，瞬间就把抽象的理论具象化了，使得理解的门槛大大降低，阅读体验因此流畅且富有启发性，完全没有传统教材那种拒人于千里之外的冰冷感。

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从文学价值的角度来看，这本书的语言风格也值得称赞。它避免了过度学术化带来的僵硬和晦涩，虽然主题严肃，但行文中偶尔流露出的那种作者特有的幽默感和对学科的热爱，让整个阅读过程充满了人情味。我特别喜欢作者在某些关键论断旁添加的脚注，那些看似随笔的评论，往往是点睛之笔，既缓和了紧张的阅读气氛，又进一步深化了主题的内涵。总而言之，这是一部在学术严谨性、阅读愉悦感和实用指导价值之间找到了完美平衡点的作品，它不仅满足了我对知识的渴求，更带来了一次身心愉悦的阅读体验，绝对是书架上不可或缺的一笔收藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其强烈的实践指导性。它不仅仅停留在理论层面的探讨，而是毫不含糊地指出在实际应用中可能遇到的陷阱和误区。作者的语气与其说是在教导，不如说是在分享他无数次踩坑后的血泪经验。比如，书中对几种常见模型假设的批判性分析，简直是醍醐灌顶。很多教科书只会告诉你“应该怎么做”，而这本书却会深入剖析“为什么某些看似正确的做法在特定情境下会彻底失败”。这种坦诚和深度，使得这本书读起来非常“硬核”，充满了可操作性的智慧，而不是空泛的说教，这对于那些需要将理论应用于解决实际问题的人来说，价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识密度高得惊人，但奇怪的是，我却感觉读起来毫不费力。这完全归功于作者在内容组织上的缜密结构。每一个章节的逻辑递进都像是精密的齿轮咬合，环环相扣，没有一丝多余的冗余信息。我注意到作者似乎非常擅长“提炼”，他总能用最精炼的语言直击问题的核心，避免了不必要的枝蔓叙述。对于我这种希望高效吸收知识的读者来说，这简直是福音。我甚至会时不时停下来，合上书本，在脑海中复盘刚才所学的内容，惊叹于作者如何能将如此庞大的知识体系组织得如此井井有条，让人在阅读完毕后，脑海中留下的是清晰的知识框架，而不是一堆混乱的碎片。

评分☆☆☆☆☆

真的很难称得上是一本让人舒服的书，废话太多，表达也不够通畅，例题也是过于理论，不太适合中国学生的思维吧。

评分☆☆☆☆☆

文献综述合成了一本书，英文翻译相当生硬，MJ课上使用的教材，还是MJ的lecture写得好

评分☆☆☆☆☆

真的很难称得上是一本让人舒服的书，废话太多，表达也不够通畅，例题也是过于理论，不太适合中国学生的思维吧。

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