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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評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。
評分标题都说了,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。
評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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連滾帶爬的上完瞭一學期的貝葉斯,雖然學的很痛苦但是現在想想真的學到瞭很多很有趣的東西。。
评分作為一位初學者,錶示很難讀懂。。。
评分我嚼著 Bayesian 的特點是為很多東西提供瞭解釋,迴答瞭 why,這一點 statistical rethinking 那本書就做得很好 。隻講 techniques 我覺得就失卻瞭 Bayesian 的大半魅力。還有這書講解詳略不當經常避重就輕,小結劃分和排版也很不舒服,然後喜歡列舉公式和結論。
评分Bayes一周快速入門,太友好瞭!
评分看到第九章。定義、定理、例子、代碼混在一起真是太喪病瞭;還有Gibbs Sampler講完之後就動不動 simulate 一下。。。。
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