统计反思 用R和Stan例解贝叶斯方法
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库存8件
作者(美)理查德·麦克尔里思(Richard McElreath)
出版社机械工业出版社
ISBN9787111624912
出版时间2019-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数404页
定价139元
货号SC:9787111624912
上书时间2024-12-03
商品详情
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作者简介:
精彩内容:
内容简介:
本书以Stan统计软件为基础，以R代码为例，提供了一个实际的统计推断的基础。从贝叶斯统计方法的角度出发，介绍了统计反思的相关知识，以及一些常用的进行类似权衡的工具，展示了两个完整的最常用的计数变量回归，介绍了应对常见的单一模型无法很好地拟合观测数据的排序分类模型与零膨胀和零增广模型，提出了基于贝叶斯概率和优选熵的广义线性分层模型以及处理空间和网络自相关的高斯过程模型。
本书适合统计、数学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及数据挖掘的从业人士阅读。
目录:
译者序
前言
第1章 布拉格的泥人1
1.1 统计机器人1
1.2 统计反思4
1.2.1 假设检验不是模型5
1.2.2 测量很关键8
1.2.3 证伪是一种共识10
1.3 机器人工程的3种工具10
1.3.1 贝叶斯数据分析11
1.3.2 分层模型14
1.3.3 模型比较和信息法则15
1.4 总结16
第2章 小世界和大世界18
2.1 路径花园19
2.1.1 计算可能性20
2.1.2 使用先验信息23
2.1.3 从计数到概率24
2.2 建立模型26
2.2.1 数据背景26
2.2.2 贝叶斯更新27
2.2.3 评估28
2.3 模型组成30
2.3.1 似然函数30
2.3.2 参数31
2.3.3 先验32
2.3.4 后验33
2.4 开始建模35
2.4.1 网格逼近36
2.4.2 二项逼近37
2.4.3 马尔可夫链蒙特卡罗40
2.5 总结41
2.6 练习41
第3章 模拟后验样本43
3.1 后验分布的网格逼近抽样46
3.2 样本总结47
3.2.1 取值区间对应的置信度48
3.2.2 某个置信度下的取值区间49
3.2.3 点估计52
3.3 抽样预测55
3.3.1 虚拟数据55
3.3.2 模型检查57
3.4 总结61
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