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.
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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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评分华盛顿统计系的老师,一流的出版社,书的效果确实不用问再说什么,Gelman的书确实经典,不过这本书是让你有一个循环渐进的过程,尤其适合并非统计科班出生的同学们,作者同时也是华盛顿生物统计和社会科学研究中心的老师,作为一名社会学的学生,作者还用了很多gss的数据,一些流行病学...
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。
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。
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。
评分我嚼着 Bayesian 的特点是为很多东西提供了解释,回答了 why,这一点 statistical rethinking 那本书就做得很好 。只讲 techniques 我觉得就失却了 Bayesian 的大半魅力。还有这书讲解详略不当经常避重就轻,小结划分和排版也很不舒服,然后喜欢列举公式和结论。
评分作为一位初学者,表示很难读懂。。。
评分这本书真的很好,入门级,公式推导一步步很扎实!推荐给石乐志人群!
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