貝葉斯統計學及其應用 [Bayesian Statistics and Its Applications] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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韓明 著

圖書標籤:

• 貝葉斯統計
• 統計學
• 概率論
• 機器學習
• 數據分析
• 統計建模
• 推斷統計
• 應用統計
• 貝葉斯方法
• 統計推斷

齣版社： 同濟大學齣版社

ISBN：9787560858241

版次：1

商品編碼：11749722

包裝：平裝

外文名稱：Bayesian Statistics and Its Applications

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：364

正文語種：中文

內容簡介

　　《貝葉斯統計學及其應用》係統地介紹瞭貝葉斯統計學的基礎理論以及在一些領域中的應用。全書共16章，內容分為4個部分：第一部分，介紹貝葉斯統計學的發展和應用概況，包括第1章（緒論）；第二部分，介紹貝葉斯統計學的基礎理論，包括第2-6章；第三部分，介紹貝葉斯統計學在一些域中的應用，包括第7-15章；第四部分，介紹貝葉斯計算方法及有關軟件，包括第16章。另外，《貝葉斯統計學及其應用》還有兩個附錄，附錄A:貝葉斯學派開山鼻祖——托馬斯·貝葉斯小傳，附錄B:
　　WinBUGS軟件及其基本使用介紹。《貝葉斯統計學及其應用》中的一些例題、應用案例，采用R軟件，並給齣瞭相應的代碼。
　　《貝葉斯統計學及其應用》注重可讀性，力求圖文並茂；既有繼承國內相關教材的傳統部分，又有汲取國外相關教材中流行的直觀、靈活的風格。在介紹貝葉斯統計學在各領域中的應用部分，選取近些年有關文獻（特彆是一些有應用背景的論文），具有實用性，並具有時代氣息。

前言/序言

《貝葉斯統計學及其應用》 引言 在統計學的宏偉殿堂中，貝葉斯方法以其獨特的視角和強大的推斷能力，為我們理解和分析數據提供瞭深刻的洞見。本書旨在係統地闡述貝葉斯統計學的基本原理、核心思想及其在諸多領域的廣泛應用。我們並非簡單地羅列公式，而是力求引導讀者深入理解貝葉斯框架如何整閤先驗知識與觀測數據，從而做齣更具說服力的統計推斷。 第一部分：貝葉斯統計學基礎 本部分將為讀者構建堅實的理論基石。我們將從概率的基本概念齣發，逐步引入貝葉斯定理這一核心工具。讀者將學習如何將先驗信息（我們對未知參數在觀測數據齣現之前的信念）與似然函數（觀測數據在給定參數下的概率）相結閤，形成後驗分布（觀測數據齣現後，我們對未知參數的更新信念）。 概率論基礎迴顧：我們簡要迴顧概率的基本定義、條件概率、獨立性等概念，為後續貝葉斯推斷打下基礎。 貝葉斯定理：我們將詳細推導貝葉斯定理，並解釋其在統計推斷中的意義，即如何根據新證據更新我們原有的信念。 先驗分布的設定：如何選擇閤適的先驗分布是貝葉斯方法中的一個關鍵環節。本書將探討不同類型的先驗分布（如共軛先驗、非信息先驗等）及其選擇原則，並討論先驗選擇的敏感性分析。 似然函數：我們將迴顧常用概率分布的似然函數形式，並強調其在連接數據與模型中的作用。 後驗分布的計算與解釋：瞭解後驗分布是貝葉斯推斷的終點。我們將介紹後驗分布的計算方法，例如解析解、馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法等，並教授如何從後驗分布中提取有用的統計量，如均值、中位數、方差以及置信區間（後驗區間）等。 第二部分：貝葉斯推斷的實踐 在掌握瞭基本原理後，本部分將著重於貝葉斯統計學在實際問題中的應用。我們將演示如何構建和應用貝葉斯模型來解決各種統計問題。 點估計與區間估計：我們將比較貝葉斯方法與傳統頻率派方法在點估計和區間估計上的異同，並強調貝葉斯後驗區間的概率解釋。 模型選擇與比較：在麵對多個候選模型時，如何選擇最適閤數據的模型是統計建模中的一個挑戰。本書將介紹貝葉斯信息準則（BIC）、赤池信息準則（AIC）的貝葉斯版本，以及貝葉斯因子（Bayes Factor）等方法，用於模型選擇和比較。 假設檢驗：我們將探討如何用貝葉斯的方法進行假設檢驗，例如通過比較不同假設下的後驗概率或使用貝葉斯因子來評估證據強度。 預測：貝葉斯方法不僅能推斷參數，還能進行預測。我們將介紹如何利用後驗分布進行預測，並計算預測區間。 第三部分：貝葉斯統計學在各個領域的應用 本部分將展示貝葉斯統計學強大的生命力和廣泛的適用性，通過具體的案例研究，讓讀者直觀感受貝葉斯方法的魅力。 機器學習中的貝葉斯方法：我們將探討貝葉斯分類器（如樸素貝葉斯）、貝葉斯網絡、高斯過程迴歸等在機器學習中的應用，以及它們如何處理不確定性和進行模型正則化。 生物統計學與醫學研究：在藥物研發、臨床試驗設計、疾病流行病學研究中，貝葉斯方法能夠有效地整閤現有知識，進行更靈活的模型分析，並提供更具解釋性的結果。 金融建模與風險管理：在量化金融領域，貝葉斯方法被用於資産定價、投資組閤優化、風險度量（如VaR）等，能夠更好地處理金融數據的非平穩性和不確定性。 社會科學研究：在社會學、心理學、經濟學等領域，貝葉斯方法被用於分析調查數據、實驗結果，理解復雜的因果關係，並處理潛在的測量誤差。 工程與工業應用：在可靠性工程、質量控製、信號處理等領域，貝葉斯方法能夠有效地進行故障診斷、性能評估和預測性維護。 結論 貝葉斯統計學提供瞭一種靈活且強大的統計推斷框架，它能夠優雅地整閤先驗知識與觀測數據，並始終關注量化不確定性。通過本書的學習，讀者不僅能夠掌握貝葉斯統計學的核心理論，更能深刻理解其在解決現實世界復雜問題中的巨大潛力。我們希望本書能夠激發讀者對貝葉斯統計學更深入的探索，並將其應用於各自的研究和實踐領域，從而推動科學和技術的進步。

評分☆☆☆☆☆

拿到《貝葉斯統計學及其應用》這本書，我首先被其嚴謹而又易於理解的語言風格所吸引。作為一名對統計學有著濃厚興趣但又非科班齣身的讀者，我常常在閱讀一些統計學書籍時感到力不從心，但這本書卻讓我耳目一新。作者在講解每一個統計概念時，都會從最基礎的原理講起，然後逐步深入，並且總是輔以生動形象的例子。我記得在講解“後驗分布”這個概念時，作者並沒有直接給齣數學公式，而是通過一個生動的“猜蘋果重量”的遊戲來引入，讓我非常直觀地理解瞭先驗知識和觀測數據如何結閤，最終形成一個更準確的估計。這種“由淺入深”的教學方式，極大地降低瞭我的學習門檻，讓我能夠更輕鬆地掌握復雜的統計思想。我特彆喜歡書中關於“模型選擇”的討論，作者詳細闡述瞭在麵對不同數據特徵和研究目的時，如何選擇閤適的貝葉斯模型，並且提供瞭具體的判斷標準和操作方法。這對我來說非常重要，因為在實際工作中，選擇正確的模型往往是影響分析結果準確性的關鍵。我還注意到，這本書不僅關注理論，還非常注重實際操作，其中穿插瞭大量的僞代碼和算法描述，這讓我能夠更好地將學到的知識應用到實際的數據分析項目中。我非常有信心，通過深入研讀這本書，我將能夠掌握貝葉斯統計學的核心方法，並將其靈活應用於我的工作和研究之中，從而更好地解決實際問題，提升分析能力。

評分☆☆☆☆☆

《貝葉斯統計學及其應用》這本書，給我的第一感覺就是它的“實用性”。書中的每一個章節，都似乎在告訴我“如何用貝葉斯方法解決實際問題”。我最喜歡的是作者在介紹各種統計模型時，都會先從一個實際的應用場景齣發，例如在醫學診斷中如何利用貝葉斯定理來計算疾病的發生概率，或者在金融領域如何利用貝葉斯方法來預測股票價格的波動。這種“從問題到方法”的講解方式，讓我能夠更好地理解統計方法背後的動機和價值。我還在書中發現瞭作者對於“模型診斷”的細緻講解。他介紹瞭多種評估貝葉斯模型性能的指標，並且通過實際案例，演示瞭如何根據這些指標來判斷模型是否擬閤數據，以及如何進行模型改進。這對於我來說非常重要，因為在實際應用中，我們往往需要對模型的錶現進行客觀的評估，並據此進行優化。我發現，本書在代碼實現方麵也提供瞭很多指導，作者提供瞭大量的僞代碼和算法描述，這讓我能夠更容易地將學到的知識轉化為實際操作。我確信，通過閱讀這本書，我將能夠掌握貝葉斯統計學的核心方法，並能夠將其融會貫通，應用到我的工作和研究之中，從而更好地解決實際問題，提升分析能力。

評分☆☆☆☆☆

《貝葉斯統計學及其應用》這本書的章節安排非常巧妙，它不是一本枯燥乏味的理論書籍，而是像一位循循善誘的老師，一步步引導我進入貝葉斯統計的世界。我最先被吸引的是其開篇的引言，作者用一種非常引人入勝的方式，闡述瞭貝葉斯統計學在現代數據科學中的重要性，以及它與傳統頻率學派統計學的區彆。這讓我對後續的學習充滿瞭期待。在學習過程中，我發現作者在講解每一個概念時，都會從最基本的問題齣發，比如“我們如何量化不確定性？”、“我們如何更新我們的信念？”等等，這些問題非常具有啓發性，能夠激發我的思考。我尤其喜歡書中關於“模型評估”的章節，作者詳細介紹瞭多種評估貝葉斯模型性能的指標，並且結閤實際案例，演示瞭如何根據不同的評估結果來改進模型。這對於我來說非常實用，因為在實際應用中，我們往往需要對模型的錶現進行客觀的評估，並據此進行優化。我發現，本書在數學推導方麵做得非常到位，每一個公式的推導過程都非常清晰，並且作者還會用通俗易懂的語言解釋公式背後的含義。這種嚴謹而不失靈活的講解方式，讓我能夠充分理解公式的由來，而不是死記硬背。我確信，通過閱讀這本書，我將能夠建立起對貝葉斯統計學堅實的理論基礎，並且能夠將其融會貫通，應用到我的實際工作中，從而解決更復雜的數據分析問題。

評分☆☆☆☆☆

《貝葉斯統計學及其應用》這本書給我的第一印象是它的全麵性，感覺作者幾乎將貝葉斯統計學的方方麵麵都囊括其中。我翻開目錄，看到瞭從基礎概念到高級模型，再到實際應用的各個章節，讓我覺得這本書可以作為一本“百科全書”來使用。我在閱讀過程中，特彆被作者在講解“先驗信息”時所錶現齣的深入思考所打動。他不僅僅是將先驗信息作為一個形式化的概念來介紹，而是深入探討瞭如何獲取、如何量化、以及如何根據不同的情境選擇不同的先驗信息。這讓我意識到，貝葉斯統計學並不僅僅是數學公式的堆砌，更是一種哲學思想，它強調在不確定性中進行推理，並根據新的證據不斷更新我們的認知。我印象深刻的一個例子是，作者在講解金融風險建模時，如何利用曆史數據和專傢經驗來構建先驗分布，然後結閤最新的市場波動信息來更新風險評估，這種過程展現瞭貝葉斯方法在處理動態變化信息時的強大能力。我發現書中對各種算法的講解也非常清晰，特彆是關於MCMC方法的介紹，作者用瞭大量的篇幅來闡述其原理和實現細節，並且提供瞭相應的代碼示例，這讓我有機會去親手實踐，感受算法的魅力。我深信，這本書將成為我在數據科學領域探索的寶貴資源，它不僅能幫助我理解貝葉斯統計的理論，更能指導我如何在實際問題中有效地應用這些方法，從而做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

《貝葉斯統計學及其應用》這本書帶給我的最深刻的感受是其“以人為本”的設計理念。從封麵設計到內文排版，再到語言風格，都充滿瞭對讀者的關懷。我特彆喜歡作者在講解每一個新概念之前，都會先迴顧前麵相關的知識點，或者設置一些引人思考的問題，這讓我感覺自己不是在孤軍奮戰，而是在一位經驗豐富的導師的帶領下，逐步攀登知識的高峰。我印象深刻的是，在講解“貝葉斯定理”時，作者並沒有直接給齣一個冷冰冰的公式，而是先從“更新信念”這一基本需求齣發，然後自然而然地引齣貝葉斯定理，讓我從根本上理解瞭這個定理的意義和價值。這種“情境導入”的方式，讓我對理論的理解更加深刻，也更容易記住。我還在書中發現瞭作者對於“計算方法”的詳細介紹。他不僅講解瞭理論上的推導，還提供瞭多種計算工具和軟件的使用方法，例如R語言和Stan等，這讓我有機會將學到的知識付諸實踐，親自去體驗貝葉斯模型的強大威力。我發現，本書的數學推導部分雖然嚴謹，但解釋得非常清楚，作者會詳細說明每一步推導的邏輯，並輔以圖示，讓復雜的數學過程變得清晰可見。我確信，這本書將成為我學習貝葉斯統計學道路上的一盞明燈，它不僅能幫助我掌握理論知識，更能指導我如何將這些知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給人一種沉靜而又充滿力量的感覺，封麵上“貝葉斯統計學及其應用”這幾個字，在柔和的底色上顯得尤為醒目，讓我立刻聯想到那種深入骨髓的嚴謹和實用性。我翻開書頁，撲麵而來的是一種清晰而有條理的排版，每一個公式、每一個定理都經過精心安排，仿佛是為瞭引導讀者一步步走進貝葉斯統計的殿堂。我尤其喜歡作者在引入概念時所使用的例子，它們往往取材於現實生活，比如在市場預測、疾病診斷、甚至是用戶行為分析的場景中，讓我能夠直觀地理解抽象的統計原理如何轉化為解決實際問題的利器。我曾經在學習其他統計方法時感到迷茫，但這本書的邏輯綫索非常清晰，它沒有一上來就拋齣復雜的數學公式，而是循序漸進地構建起我的認知框架。例如，在講解先驗分布的選擇時，作者就列舉瞭多種情況，並分析瞭不同先驗對後驗分布可能産生的影響，這種細緻的講解讓我這個初學者也能逐漸掌握其中的奧秘。我還發現，書中的圖錶運用得非常巧妙，它們並非簡單的裝飾，而是能夠精準地可視化復雜的統計過程，比如馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的收斂過程，通過圖錶就能一目瞭然。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我覺得學習過程更加輕鬆有趣，也更加深刻。我迫不及待地想通過閱讀這本書，深入理解貝葉斯方法的核心思想，並嘗試將其應用於我正在進行的研究項目中，相信這本書定能成為我科研道路上的得力助手，為我開啓新的視角和思路，幫助我做齣更明智、更具洞察力的決策。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次拿到《貝葉斯統計學及其應用》這本書時，我最先被吸引的是其內容的深度和廣度。這本書並非僅僅停留在理論的介紹，而是力求將貝葉斯統計學的精髓與實際應用場景相結閤。我注意到作者在每一個章節的末尾，都會有相關的案例分析，這些案例的選擇非常貼切，涵蓋瞭金融、醫學、工程、社會科學等多個領域，讓我充分認識到貝葉斯方法在解決現實問題時的強大生命力。我尤其對其中關於風險評估的章節印象深刻，作者通過生動的例子，展示瞭如何利用貝葉斯框架來量化不確定性，並在信息不斷更新的情況下，逐步修正風險評估的結論。這種動態的思考方式，與我們日常生活中經常遇到的許多復雜決策場景不謀而閤。我嘗試著去理解其中的推導過程，雖然其中涉及到一些高等數學知識，但作者的講解方式非常細膩，他會逐步分解復雜的公式，並用清晰的語言解釋每一個步驟的含義，讓我感覺自己能夠跟得上思路。此外，本書對於不同模型的對比分析也做得非常齣色，它會詳細闡述各種模型的優缺點，以及在何種情況下應該選擇哪種模型，這對於我這樣需要從眾多統計工具中挑選最閤適的那一個來解決問題的人來說，無疑是雪中送炭。我預感，這本書將會是我未來在數據分析和決策建模領域探索的寶貴財富，它所提供的知識和工具，定能幫助我更深入地理解數據背後的邏輯，並做齣更具科學性和前瞻性的判斷。

評分☆☆☆☆☆

我第一次接觸《貝葉斯統計學及其應用》這本書，就被其紮實的內容和清晰的結構所吸引。這本書並非一本淺嘗輒止的科普讀物，而是深入探討瞭貝葉斯統計學的核心思想和前沿應用。我注意到作者在講解每一個統計模型時，都會對其背後的概率分布、參數假設以及先驗選擇進行詳細的說明，這讓我能夠深入理解模型的內在邏輯，而不僅僅是停留在形式化的層麵。我印象深刻的是，書中關於“層次化貝葉斯模型”的章節，作者通過一個非常生動的例子，解釋瞭如何在不同層級的變量之間建立聯係，並利用多層信息來提高參數估計的準確性。這對我理解一些復雜的數據結構和建模問題提供瞭非常有價值的思路。我還在書中發現瞭作者對於“模型診斷”和“模型比較”的詳細討論。他介紹瞭多種評估模型擬閤優度和預測能力的方法，並給齣瞭如何根據模型性能來選擇最佳模型的建議。這對於我這樣需要對模型的錶現進行客觀評估的人來說，無疑是雪中送炭。我發現，本書的參考文獻列錶非常詳盡，這讓我有機會去追溯更多的前沿研究，進一步拓展我的知識視野。我堅信，這本書將成為我在統計學領域深造的重要參考文獻，它不僅能幫助我掌握貝葉斯統計學的理論精髓，更能引導我如何將其應用於解決更具挑戰性的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《貝葉斯統計學及其應用》這本書的扉頁，我就感受到一股撲麵而來的學術氣息，但同時又充滿瞭親和力。書本的紙張觸感極佳，印刷清晰，每一頁都仿佛承載著作者的智慧和心血。我尤其贊賞作者在闡述復雜統計概念時所使用的類比和故事。例如，在解釋“先驗分布”時，作者並沒有直接給齣數學定義，而是通過一個生動的“偵探破案”的故事，形象地描繪瞭偵探在收集證據之前，根據已有的綫索和經驗所形成的“初步判斷”，這讓我一下子就明白瞭先驗分布的直觀含義。這種“故事化”的講解方式，極大地增強瞭學習的趣味性和理解的深度。我還在書中發現瞭作者對於“模型不確定性”的深刻見解。他詳細闡述瞭在貝葉斯框架下，我們不僅可以得到參數的估計，還可以得到參數的分布，從而量化不確定性，並對模型的選擇和組閤進行推理。這對我來說是一個非常重要的啓示，因為它讓我意識到，貝葉斯統計學能夠提供比傳統方法更豐富的信息。我還注意到，本書在案例分析方麵做得非常齣色，每一個案例都詳細地展示瞭如何從數據收集、模型構建、參數估計，到結果解釋的完整流程，這讓我能夠清晰地看到貝葉斯方法在實際問題中的應用路徑。我堅信，這本書將成為我深入理解和掌握貝葉斯統計學理論及其應用的重要指南，為我的學術研究和實際工作帶來新的啓發和力量。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《貝葉斯統計學及其應用》這本書時，我就被它沉甸甸的知識分量所吸引。這本書並非一本簡單的教材，更像是一位經驗豐富的導師，將他畢生所學毫無保留地傳授給我。我尤其欣賞作者在講解復雜統計概念時所展現齣的深厚功底和細膩筆觸。例如，在解釋“共軛先驗”時，作者並沒有直接給齣一個數學公式，而是先從“計算的便捷性”這一實際需求齣發，然後巧妙地引入共軛先驗的概念，讓我從根本上理解瞭它的價值和意義。這種“循循善誘”的講解方式，讓我能夠更深刻地理解理論的內涵。我還在書中發現瞭作者對於“模型評估”的細緻討論。他詳細介紹瞭多種評估貝葉斯模型性能的指標，並且通過實際案例，演示瞭如何根據這些指標來判斷模型是否擬閤數據，以及如何進行模型改進。這對於我來說非常重要，因為在實際應用中，我們往往需要對模型的錶現進行客觀的評估，並據此進行優化。我發現，本書的數學推導部分雖然嚴謹，但解釋得非常清楚，作者會詳細說明每一步推導的邏輯，並輔以圖示，讓復雜的數學過程變得清晰可見。我確信，這本書將成為我學習貝葉斯統計學道路上的一盞明燈，它不僅能幫助我掌握理論知識，更能指導我如何將這些知識轉化為解決實際問題的能力，從而在學術研究和實際應用中取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

好書！！！！我就評價一下啦咯啦咯啦咯啦咯

評分☆☆☆☆☆

非常好的很啊mmp

評分☆☆☆☆☆

一口氣買瞭三萬多的書，實在給不齣單獨的評價！

評分☆☆☆☆☆

是本好書

評分☆☆☆☆☆

不錯，是我想要的書！

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

快遞給力，內容很有幫助，一點點的看，努力學好

評分☆☆☆☆☆

理論書籍

評分☆☆☆☆☆

想要的書