Springer.Bayesian_Essentials_with_R.2Ed.2013

资 源 简 介

Springer.Bayesian_Essentials_with_R.2Ed.2013

详 情 说 明

《贝叶斯统计基础（R语言实现）》第二版是Springer出版社于2013年推出的经典教材，系统性地介绍了贝叶斯统计的核心概念及其在R语言中的实践应用。全书通过概率模型构建、参数估计和假设检验三大模块展开，特别注重理论与编程实践的有机结合。

教材首先建立贝叶斯思维框架，对比频率学派与贝叶斯学派的方法论差异。在模型构建部分，详细讲解了共轭先验分布的选择原则和层次模型的搭建技巧。参数估计章节涵盖了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等现代计算方法，并演示了如何在R中实现Gibbs采样和Metropolis-Hastings算法。

每个统计概念都配有相应的R语言实现案例，涉及BUGS/JAGS等主流贝叶斯计算工具包的应用。书中特别强调了模型诊断和验证的重要性，介绍了后验预测检验等实用技术。最后的进阶章节探讨了非参数贝叶斯方法等前沿话题，为读者后续深入研究指明方向。