Statistical_Rethinking_A_Bayesian_Course_with_Examples_in_R_and_Stan

资 源 简 介

Statistical_Rethinking_A_Bayesian_Course_with_Examples_in_R_and_Stan

详 情 说 明

贝叶斯统计正逐渐成为数据分析领域的重要方法，而《Statistical Rethinking》这本书为学习者提供了独特的实践路径。该书通过R语言和Stan的结合使用，将复杂的贝叶斯理论转化为可操作的建模技术。

核心内容围绕如何用概率分布表示不确定性，并利用观测数据更新这些分布。不同于传统频率学派统计，贝叶斯方法允许我们直接将先验知识融入分析过程。书中特别强调模型构建的思维过程，而非简单地套用现成公式。

Stan作为一种概率编程语言，在书中扮演关键角色。它能够高效实现各种贝叶斯模型，特别是那些具有复杂层次结构的情况。配合R语言的灵活性，读者可以完整经历从数据准备、模型设定到结果解释的全流程。

每个概念都配有精心设计的实例，这些案例覆盖了从基础线性回归到多层次模型的广泛主题。这种实践导向的讲解方式，使得抽象的统计原理变得具体可感，尤其适合希望深入理解贝叶斯方法实际应用的研究者和数据分析师。