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。
评分标题都说了,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。
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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读完这本书,标志着本学期组会的完结……
评分Bayes一周快速入门,太友好了!
评分看到第九章。定义、定理、例子、代码混在一起真是太丧病了;还有Gibbs Sampler讲完之后就动不动 simulate 一下。。。。
评分Bayesian方面极好的入门书
评分读完这本书,标志着本学期组会的完结……
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