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，还介绍了不同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，相信读者能够通过实践掌握它们。 本书希望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。

本书展示了如何使用真实的数据真实地进行贝叶斯数据分析。作者从概率与程序设计的基本概念出发，逐步带你进阶，帮助你最终掌握在实际的贝叶斯数据分析中常用的高级模型。本书分为三大部分，共有25章。第一部分介绍基础知识，内容包括贝叶斯推断的基本思想、模型、概率及R语言编程。第二部分涵盖了现代贝叶斯数据分析的所有关键思想。第三部分介绍如何在实际数据上应用贝叶斯方法。 编辑推荐 如果你认为统计学很难，或许是因为你在入门时错过了本书。本书篇幅大、内容全，其可读性却出人意料地高。作者从概率与程序设计的基本概念出发，带你逐渐掌握实际数据分析中常用的高级模型。你会知道，入门贝叶斯统计并不需要天赋或魔法，只需一页一页地跟随本书学习即可。 新版在第1版的基础上做了大幅更新，包括新增了易读的代码、重写了贝叶斯推断的相关内容，全书结构也更加合理。作者邀请你搭上这趟“贝叶斯数据分析...(展开全部)

本书共分为贝叶斯推断基础，贝叶斯数据分析基础，高级计算，回归模型，以及非线性和非参数模型五部分。第一部分包括：概率与推断、单参数模型、多参数模型等；第二部分包括：模型核查、模型评价、对比及延伸等；第三部分主要介绍贝叶斯计算入门，马尔可夫链模拟基本概念等；第四部分包括：回归模型简介，分层线性模型等；第五部分介绍参数非线性模型，基函数模型等。

本书展示了如何使用真实的数据真实地进行贝叶斯数据分析。作者从概率与程序设计的基本概念出发，逐步带你进阶，帮助你最终掌握在实际的贝叶斯数据分析中常用的高级模型。本书分为三大部分，共有25章。第一部分介绍基础知识，内容包括贝叶斯推断的基本思想、模型、概率及R语言编程。第二部分涵盖了现代贝叶斯数据分析的所有关键思想。第三部分介绍如何在实际数据上应用贝叶斯方法。 编辑推荐 如果你认为统计学很难，或许是因为你在入门时错过了本书。本书篇幅大、内容全，其可读性却出人意料地高。作者从概率与程序设计的基本概念出发，带你逐渐掌握实际数据分析中常用的高级模型。你会知道，入门贝叶斯统计并不需要天赋或魔法，只需一页一页地跟随本书学习即可。 新版在第1版的基础上做了大幅更新，包括新增了易读的代码、重写了贝叶斯推断的相关内容，全书结构也更加合理。作者邀请你搭上这趟“贝叶斯数据分析...(展开全部)

本书共分为贝叶斯推断基础，贝叶斯数据分析基础，高级计算，回归模型，以及非线性和非参数模型五部分。第一部分包括：概率与推断、单参数模型、多参数模型等；第二部分包括：模型核查、模型评价、对比及延伸等；第三部分主要介绍贝叶斯计算入门，马尔可夫链模拟基本概念等；第四部分包括：回归模型简介，分层线性模型等；第五部分介绍参数非线性模型，基函数模型等。

这本书获得了2016年德格鲁特奖（De Groot Prize），两年一次的统计教科书奖。这是第三版，这部教材已经相当经典了。是一部被广泛认可的关于贝叶斯方法的最领先的读本，因为其易于理解、分析数据和解决研究问题的实际操作性强而广受赞誉。贝叶斯数据分析，第三版应用新的贝叶斯方法，继续采用实用的方法来分析数据。作者均是统计界的领导人物，在呈现更高等的方法之前，从数据分析的观点引进基本概念。整本书从始至终，从实际应用和研究中提取的大量的练习实例强调了贝叶斯推理在实践中的应用。

这本书获得了2016年德格鲁特奖（De Groot Prize），两年一次的统计教科书奖。这是第三版，这部教材已经相当经典了。是一部被广泛认可的关于贝叶斯方法的最领先的读本，因为其易于理解、分析数据和解决研究问题的实际操作性强而广受赞誉。贝叶斯数据分析，第三版应用新的贝叶斯方法，继续采用实用的方法来分析数据。作者均是统计界的领导人物，在呈现更高等的方法之前，从数据分析的观点引进基本概念。整本书从始至终，从实际应用和研究中提取的大量的练习实例强调了贝叶斯推理在实践中的应用。

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)