A self-contained introduction to probability, exchangeability and Bayes' rule provides a theoretical understanding of the applied material. Numerous examples with R-code that can be run "as-is" allow the reader to perform the data analyses themselves. The development of Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo methods in the context of data analysis examples provides motivation for these computational methods.
标题都说了,贝叶斯统计方法的第一堂课。如果有一定统计基础,又想学贝叶斯统计,我觉得这本书作为入门书不错。比Beyesian Data Analysis可容易多了。
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评分读这本书之前应该读一本《Statistical Inference》或者《Probability and Statistics》这样的书,否则会被那些beta函数、gamma函数搞晕。 不过这本书似乎更偏重于思想,而不是数学推导。
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继续推荐这书。唯一的小缺点是偶尔框架比较小乱,但总体很insightful!
评分:无
评分简单明了,适合自学
评分上学期 Bayesian & Modern Statistics 的教材。写的很清晰,强调思想方法,数学比较简单,可帮助入门者形成端正的贝叶斯三观。
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