贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要，但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，本书的计算方法能帮助你获得一个良好的端。 使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 从简单的例子始，包括硬币问题、M&Ms豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题
售 价：¥
纸质售价：¥36.40购买纸书
7.3
温馨提示：数字商品不支持退换货，不提供源文件，不支持导出打印
为你推荐
内容提要
推荐序
前言
学习之道
建模和近似
代码指南
编码风格
预备条件
书中使用的惯例写法
我们的联系方式
贡献者列表
第1章 贝叶斯定理
1.1 条件概率
1.2 联合概率
1.3 曲奇饼问题
1.4 贝叶斯定理
1.5 历时诠释
1.6 M&M豆问题
1.7 Monty Hall难题
1.8 讨论
第2章 统计计算
2.1 分布
2.2 曲奇饼问题
2.3 贝叶斯框架
2.4 Monty Hall难题
2.5 封装框架
2.6 M&M豆问题
2.7 讨论
2.8 练习
第3章 估计
3.1 骰子问题
3.2 火车头问题
3.3 怎样看待先验概率？
3.4 其他先验概率
3.5 置信区间
3.6 累积分布函数
3.7 德军坦克问题
3.8 讨论
3.9 练习
第4章 估计进阶
4.1 欧元问题
4.2 后验概率的概述
4.3 先验概率的湮没
4.4 优化
4.5 Beta分布
4.6 讨论
4.7 练习
第5章 胜率和加数
5.1 胜率
5.2 贝叶斯定理的胜率形式
5.3 奥利弗的血迹
5.4 加数
5.5 最大化
5.6 混合分布
5.7 讨论
第6章 决策分析
6.1 “正确的价格”问题
6.2 先验概率
6.3 概率密度函数
6.4 PDF的表示
6.5 选手建模
6.6 似然度
6.7 更新
6.8 最优出价
6.9 讨论
第7章 预测
7.1 波士顿棕熊队问题
7.2 泊松过程
7.3 后验
7.4 进球分布
7.5 获胜的概率
7.6 突然死亡法则
7.7 讨论
7.8 练习
第8章 观察者的偏差
8.1 红线问题
8.2 模型
8.3 等待时间
8.4 预测等待时间
8.5 估计到达率
8.6 消除不确定性
8.7 决策分析
8.8 讨论
8.9 练习
第9章 二维问题
9.1 彩弹
9.2 Suite对象
9.3 三角学
9.4 似然度
9.5 联合分布
9.6 条件分布
9.7 置信区间
9.8 讨论
9.9 练习
第10章 贝叶斯近似计算
10.1 变异性假说
10.2 均值和标准差
10.3 更新
10.4 CV的后验分布
10.5 数据下溢
10.6 对数似然
10.7 一个小的优化
10.8 ABC（近似贝叶斯计算）
10.9 估计的可靠性
10.10 谁的变异性更大？
10.11 讨论
10.12 练习
第11章 假设检验
11.1 回到欧元问题
11.2 来一个公平的对比
11.3 三角前验
11.4 讨论
11.5 练习
第12章 证据
12.1 解读SAT成绩
12.2 比例得分SAT
12.3 先验
12.4 后验
12.5 一个更好的模型
12.6 校准
12.7 效率的后验分布
12.8 预测分布
12.9 讨论
第13章 模拟
13.1 肾肿瘤的问题
13.2 一个简化模型
13.3 更普遍的模型
13.4 实现
13.5 缓存联合分布
13.6 条件分布
13.7 序列相关性
13.8 讨论
第14章 层次化模型
14.1 盖革计数器问题
14.2 从简单的开始
14.3 分层模型
14.4 一个小优化
14.5 抽取后验
14.6 讨论
14.7 练习
第15章 处理多维问题
15.1 脐部细菌
15.2 狮子，老虎和熊
15.3 分层版本
15.4 随机抽样
15.5 优化
15.6 堆叠的层次结构
15.7 另一个问题
15.8 还有工作要做
15.9 肚脐数据
15.10 预测分布
15.11 联合后验
15.12 覆盖
15.13 讨论
作者简介
译者简介
关于封面
译后记
欢迎来到异步社区！
异步社区的来历
社区里都有什么？
购买图书
下载资源
与作译者互动
灵活优惠的购书
特别优惠
纸电图书组合购买
社区里还可以做什么？
提交勘误
写作
会议活动早知道
加入异步
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
