Bayesian Computation With R

资 源 简 介

Bayesian Computation With R

详 情 说 明

贝叶斯计算是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，它通过结合先验信息和观测数据来更新对未知参数的认知。R语言凭借其丰富的统计包和可视化能力，成为实现贝叶斯计算的强大工具。

核心流程通常包含三个步骤：首先建立概率模型，明确参数先验分布和似然函数；然后通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等算法进行后验分布采样；最后对结果进行分析诊断。R中的Stan、JAGS等包封装了高效的采样器，用户只需关注模型构建而非底层实现。

相比传统频率学派方法，贝叶斯框架能更自然地处理小样本问题，并直接给出参数的概率分布而非点估计。在R中实施时需特别注意先验选择对结果的影响，以及MCMC收敛性诊断。典型应用场景包括层次模型、缺失数据处理和不确定性量化等。