Case Studies in Bayesian Statistics Volume V pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:B. Carlin

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2001-11-09

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780387951690

丛书系列:

图书标签:

Bayesian Statistics
Case Studies
Statistical Modeling
Data Analysis
Probability
Inference
Applications
Real-World Examples
Scientific Computing
Statistics

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具体描述

The series of workshops Case Studies in Bayesian Statistics at Carnegie Mellon University is unique in devoting an entire meeting to extended presentation and discussion of scientific investigations in which statisticians play central roles within integrated, cross- disciplinary teams. The goal has been to elucidate the interplay between Bayesian theory and practice, and thereby identify successful methods and indicate important directions for future research. This volume contains the four invited case studies, with accompanying discussion, and nine contributed papers, from the 4th workshop, which was held September 27-28, 1997. While most of the case studies in this volume come from biomedical research, the reader will also find studies in environmental science and marketing research. Students and teachers of statistics, research statisticians, and investigators from other fields should find a wealth of ideas and methods in this series of case studies.

《贝叶斯统计案例研究第五卷》概述《贝叶斯统计案例研究第五卷》汇集了一系列精选的、具有代表性的贝叶斯统计应用案例，这些案例涵盖了从理论探索到实际问题解决的广泛领域。本书并非一套教科书，而是专注于展示贝叶斯方法的强大能力和灵活性，通过对真实世界数据的深入分析，引导读者理解贝叶斯推理在不同学科中的实际效用。书中收录的每个案例都经过精心挑选，旨在突出贝叶斯方法在处理复杂模型、整合先验信息、量化不确定性以及进行数据驱动决策方面的独特优势。内容特色本书的每一章都独立呈现了一个完整的案例研究。作者们来自不同的研究背景和专业领域，他们运用贝叶斯统计工具解决了各自研究中的核心问题。这意味着读者可以跳过不感兴趣的章节，直接深入到自己感兴趣的主题中。这种结构极大地提升了阅读的效率和实用性。案例内容囊括了：生物医学与健康科学：探讨如何利用贝叶斯方法分析临床试验数据，评估新药疗效，进行疾病风险预测，以及理解基因表达的复杂模式。例如，某项研究可能聚焦于如何通过贝叶斯模型来精确估计某种治疗方案的生存率，并量化其不确定性，从而为医生提供更可靠的决策依据。环境科学与可持续发展：展示贝叶斯模型在气候变化建模、生态系统评估、资源管理以及污染监测中的应用。读者将看到如何利用贝叶斯方法整合历史数据和物理模型，来预测环境趋势，或者评估不同政策对环境可能产生的影响。经济学与金融学：呈现了贝叶斯统计在金融市场预测、风险管理、计量经济学模型构建以及消费者行为分析中的应用。例如，如何使用贝叶斯方法来构建一个动态模型，预测股票价格的波动，并评估投资组合的风险。工程学与技术：揭示了贝叶斯方法在信号处理、故障诊断、系统可靠性分析以及机器学习模型优化中的作用。一个典型的例子可能是如何使用贝叶斯推理来从嘈杂的传感器数据中提取有用的信息，从而实现更精准的设备状态监测。社会科学与人文科学：探讨了贝叶斯统计在社会调查数据分析、历史事件建模、文本分析以及心理学研究中的运用。比如，如何运用贝叶斯模型来分析社交媒体上的用户评论，从而洞察公众舆论的形成和演变。核心价值本书的独特之处在于其案例驱动的学习方式。它并非枯燥地罗列统计理论，而是通过真实的、有挑战性的问题，来展示贝叶斯统计理论的实际落地。每一篇案例研究都遵循一套逻辑清晰的流程： 1. 问题定义：详细阐述研究背景和需要解决的核心科学或实际问题。 2. 模型构建：介绍作者如何根据问题特性，设计和构建合适的贝叶斯统计模型，并解释模型中各项参数的含义。 3. 先验信息整合：重点展示如何巧妙地融入先验知识或已有信息，以及这些先验信息对模型推断的影响。 4. 数据分析与推断：详细描述如何利用贝叶斯计算方法（如马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC）进行模型参数的后验推断，并展示推断结果。 5. 结果解释与应用：对分析结果进行深入解读，并说明这些结果如何在实际中指导决策、推动科学发现或解决问题。 6. 模型诊断与评估：讨论模型诊断的必要性，以及如何评估模型的拟合优度，确保推断的可靠性。通过这些深入的案例，读者能够：理解贝叶斯方法的“为什么”：了解在面对特定类型的问题时，为什么贝叶斯方法是比传统统计方法更优的选择。掌握贝叶斯建模的“如何做”：学习如何将实际问题转化为贝叶斯模型，并理解模型设定的原则。熟悉贝叶斯计算的“实践”：感受实际数据分析中，计算过程的挑战与解决方案。提升对不确定性的认知：深刻理解贝叶斯方法在量化和传达模型不确定性方面的强大能力，这对于严谨的科学研究至关重要。目标读者本书适合所有对应用贝叶斯统计感兴趣的研究人员、数据科学家、统计学家以及高年级本科生和研究生。无论您是刚刚接触贝叶斯统计，希望通过实际案例来理解其精髓，还是已经具备一定基础，希望拓宽贝叶斯方法在不同领域的应用视野，本书都将是宝贵的参考资料。它尤其适合那些希望了解贝叶斯统计如何在真实世界复杂问题中发挥作用的实践者。《贝叶斯统计案例研究第五卷》是一扇窗口，它展示了贝叶斯统计在解决现实世界挑战中的无限可能，是您深入探索贝叶斯方法的理想伴侣。