韦来生等编著的《贝叶斯分析》的主要内容从2004年以来为中国科学技术大学概率论与数理统计专业研究生讲授过多次。大约可在54学时内讲授本书第1—5章的主要内容，第6章、第7章可根据实际情况选讲其中部分内容，也可不讲。第8章主要是供阅读的材料，其中第8章8。1节可作为经验贝叶斯方法的简介。书中标“*”号的小节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。如果要在36学时内讲授本课程，可选讲本书第1—4章的主要内容和第5章的部分内容。本书可作为相关院校研究生、青年教师以及从事统计工作的工程技术人员的参考书。

韦来生等编著的《贝叶斯分析》的主要内容从2004年以来为中国科学技术大学概率论与数理统计专业研究生讲授过多次。大约可在54学时内讲授本书第1—5章的主要内容，第6章、第7章可根据实际情况选讲其中部分内容，也可不讲。第8章主要是供阅读的材料，其中第8章8。1节可作为经验贝叶斯方法的简介。书中标“*”号的小节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。如果要在36学时内讲授本课程，可选讲本书第1—4章的主要内容和第5章的部分内容。本书可作为相关院校研究生、青年教师以及从事统计工作的工程技术人员的参考书。

本书是供概率论与数理统计专业研究生使用的教材，内容包括绪论、先验分布的选取、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策、贝叶斯计算方法、贝叶斯大样本方法、贝叶斯模型选择和经验贝叶斯方法等。本书内容新、概念清晰、应用性强，前七章配备了大量的习题，最后一章是为对经验贝叶斯方法感兴趣的读者准备的研读材料，为这些读者尽快进入这一研究领域提供帮助。

本书是一本概率编程的入门书。本书使用概率编程库 PyMC3以及可视化库 ArviZ对贝叶斯统计分析的相关知识进行讲解，包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。全书图文并茂，通俗易懂，适合具备一定 Python基础的读者学习使用。学完本书，读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。

本书是一本概率编程的入门书。本书使用概率编程库 PyMC3以及可视化库 ArviZ对贝叶斯统计分析的相关知识进行讲解，包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。全书图文并茂，通俗易懂，适合具备一定 Python基础的读者学习使用。学完本书，读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。

本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型加入结构； 针对不同的数据分析问题，找到合...(展开全部)

统计决策论及贝叶斯分析：第二版，ISBN：9787503725333，作者：（美）[J.O.伯杰]James O.Berger著；贾乃光译

统计决策论及贝叶斯分析：第二版，ISBN：9787503725333，作者：（美）[J.O.伯杰]James O.Berger著；贾乃光译

《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》共六章，可分二部分。前三章围绕先验分布介绍贝叶斯推断方法。后三章围绕损失函数介绍贝叶斯决策方法。阅读这些内容仅需要概率统计基本知识就够了。《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》力图用生动有趣的例子来说明贝叶斯统计的基本思想和基本方法，尽量使读者对贝叶斯统计产生兴趣，引发读者使用贝叶方法去认识和解决实际问题的愿望。进而去丰富和发展贝叶斯统计。假如学生的兴趣被钓出来，愿望被引出来，那么讲授这一门课的目的也基本达到了。

《现代统计学系列丛书:贝叶斯统计》共六章，主要内容包括绪论、先验分布的选取、后验分布的计算、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算。书中各章配有大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生的教材，亦可作为统计专业的研究生、教师以及应用统计工作者的参考用书。