贝叶斯数据分析——基于R与Python的实现
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作者吴喜之编著
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300283258
出版时间2020-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数304页
字数456千字
定价46元
货号SC:9787300283258
上书时间2024-11-27
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内容简介:
贝叶斯统计是和基于频率的传统统计（频率派统计）不同的一套关于统计推断或决策的理论、方法与实践。本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外，还介绍了各种贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法，并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析。本书使用的软件是以R为平台的Stan和以Python为平台的PyMC3，它们都是人们喜爱的基于MCMC和C++编译器的贝叶斯编程软件，相信读者能够通过实践掌握它们。本书将使对贝叶斯统计感兴趣的广大群体获得强有力的计算能力，以发挥他们无穷的想象力和创造力。
目录:
第一部分基础篇
第1章引言
1.1为什么用贝叶斯
1.1.1传统数理统计的先天缺陷
1.1.2贝叶斯方法是基于贝叶斯定理发展起来的用于系统地阐述和解决统计问题的方法
1.2本书所强调的贝叶斯编程计算的意义
1.3本书的构成和内容安排
1.4习题
第2章基本概念
2.1概率的规则及贝叶斯定理
2.1.1概率的规则
2.1.2概率规则的合理性、贝叶斯定理、优势比、后验分布
2.1.3贝叶斯和经典统计基本概念的一些比较
2.2决策的基本概念
2.3贝叶斯统计的基本概念
2.3.1贝叶斯定理
2.3.2似然函数
2.3.3后验分布包含的信息
2.3.4几个简单例子
2.3.5先验分布的形式
2.4共轭先验分布族
2.4.1常用分布及其参数的共轭先验分布*
2.4.2指数先验分布族的一些理论结果*
2.5习题
第3章基本软件：R和Python
3.1R简介——为领悟而运行
3.1.1简介
3.1.2安装和运行小贴士
3.1.3动手
3.1.4实践
3.2Python简介——为领悟而运行
3.2.1引言
3.2.2安装
3.2.3基本模块的编程
3.2.4Numpy模块
3.2.5Pandas模块
3.2.6Matplotlib模块
3.3习题
第二部分几个常用初等贝叶斯模型71
第4章比例的推断：Bernoulli试验
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