统计反思(用R和Stan例解贝叶斯方法)/数据科学与工程技术丛书
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作者(美)理查德·麦克尔里思|译者:林荟
出版社机械工业
ISBN9787111624912
出版时间2019-04
装帧其他
开本其他
定价139元
货号30620234
上书时间2024-10-14
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商品详情
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目录
译者序
前言
第1章 布拉格的泥人
1.1 统计机器人
1.2 统计反思
1.2.1 假设检验不是模型
1.2.2 测量很关键
1.2.3 证伪是一种共识
1.3 机器人工程的3种工具
1.3.1 贝叶斯数据分析
1.3.2 分层模型
1.3.3 模型比较和信息法则
1.4 总结
第2章 小世界和大世界
2.1 路径花园
2.1.1 计算可能性
2.1.2 使用先验信息
2.1.3 从计数到概率
2.2 建立模型
2.2.1 数据背景
2.2.2 贝叶斯更新
2.2.3 评估
2.3 模型组成
2.3.1 似然函数
2.3.2 参数
2.3.3 先验
2.3.4 后验
2.4 开始建模
2.4.1 网格逼近
2.4.2 二项逼近
2.4.3 马尔可夫链蒙特卡罗
2.5 总结
2.6 练习
第3章 模拟后验样本
3.1 后验分布的网格逼近抽样
3.2 样本总结
3.2.1 取值区间对应的置信度
3.2.2 某个置信度下的取值区间
3.2.3 点估计
3.3 抽样预测
3.3.1 虚拟数据
3.3.2 模型检查
3.4 总结
3.5 练习
第4章 线性模型
4.1 为什么人们认为正态分布是常态
4.1.1 相加得到正态分布
4.1.2 通过相乘得到正态分布
4.1.3 通过相乘取对数得到正态分布
4.1.4 使用高斯分布
内容摘要
本书从贝叶斯的角度介绍了广义线性分层模型，通过贝叶斯概率和*大熵的基础逻辑解释模型，内容涵盖从基本的回归分析到多层模型。此外，作者还讨论了测量误差、缺失数据以及处理空间和网络自相关的高斯过程模型。
本书以R和Stan为基础，以R代码为例，提供了一个实际的统计推断的基础。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。
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