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計算貝葉斯統計導論/統計學精品譯叢

  • 作者：(葡)瑪麗亞·安特尼亞·阿馬拉爾·土庫曼//卡洛斯·丹尼爾·保利諾//(美)彼得·米勒|責編:劉慧|譯者:李忠偉//王剛
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111721062
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：221
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書對計算貝葉斯統計的介紹做得非常完美，包含的內容合理恰當，從對貝葉斯方法的有力辯護，到對貝葉斯交易工具的描述，到對蒙特卡羅和拉普拉斯近似方法的廣泛且非常新的介紹，再到對常用軟體的有益描述。書中詳細介紹了相關的每一種主要技術，並用適當的軟體演示了其使用方法。對一些常見做法做了評判，並對模型評估和模型選擇給予了積極關注。
作者介紹
(葡)瑪麗亞·安特尼亞·阿馬拉爾·土庫曼//卡洛斯·丹尼爾·保利諾//(美)彼得·米勒|責編:劉慧|譯者:李忠偉//王剛
目錄
前言
第1章  貝葉斯推斷
  1.1  經典範式
  1.2  貝葉斯範式
  1.3  貝葉斯推斷
    1.3.1  參數推斷
    1.3.2  預測推斷
  1.4  結論
  習題
第2章  先驗信息表示
  2.1  無信息先驗
  2.2  自然共軛先驗
  習題
第3章  基礎問題中的貝葉斯推斷
  3.1  二項分佈與貝塔模型
  3.2  泊松分佈與伽馬模型
  3.3  正態分佈（μ已知）與逆伽馬模型
  3.4  正態分佈（μ,σ2未知）與傑弗里斯先驗
  3.5  兩個獨立的正態模型與邊緣傑弗里斯先驗
  3.6  兩個獨立的二項分佈與貝塔分佈
  3.7  多項分佈與狄利克雷模型
  3.8  有限總體中的推斷
  習題
第4章  蒙特卡羅方法推斷
  4.1  簡單蒙特卡羅方法
    4.1.1  后驗概率
    4.1.2  可信區間
    4.1.3  邊緣后驗分佈
    4.1.4  預測匯總
  4.2  重要性抽樣蒙特卡羅方法
    4.2.1  可信區間
    4.2.2  貝葉斯因子
    4.2.3  邊緣后驗密度
  4.3  序貫蒙特卡羅方法
    4.3.1  動態狀態空間模型
    4.3.2  粒子濾波器
    4.3.3  自適應粒子濾波器
    4.3.4  參數學習
  習題
第5章  模型評估
  5.1  模型評判與充分性
  5.2  模型選擇與比較
    5.2.1  預測性能度量
    5.2.2  通過後驗預測性能進行選擇
    5.2.3  使用貝葉斯因子進行模型選擇
  5.3  模型評估中模擬的更多說明
    5.3.1  評估后驗預測分佈
    5.3.2  先驗預測密度估計
    5.3.3  從預測分佈中抽樣
  習題

第6章  馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
  6.1  馬爾可夫鏈的定義和基本結果
  6.2  梅特羅波利斯-黑斯廷斯演算法
  6.3  吉布斯抽樣器
  6.4  切片抽樣器
  6.5  哈密頓蒙特卡羅
    6.5.1  哈密頓動力學
    6.5.2  哈密頓蒙特卡羅轉移概率
  6.6  實現細節
  習題
第7章  模型選擇和跨維MCMC
  7.1  參數空間上的MC模擬
  7.2  模型空間上的MC模擬
  7.3  模型和參數空間上的MC模擬
  7.4  可逆跳躍MCMC
  習題
第8章  基於解析近似的方法
  8.1  解析方法
    8.1.1  多元正態后驗近似
    8.1.2  經典拉普拉斯方法
  8.2  潛高斯模型
  8.3  積分嵌套拉普拉斯近似
  8.4  變分貝葉斯推斷
    8.4.1  后驗近似
    8.4.2  坐標上升演算法
    8.4.3  自動微分變分推斷
  習題
第9章  軟體
  9.1  應用實例
  9.2  BUGS項目：WinBUGS和OpenBUGS
    9.2.1  應用實例：使用R2OpenBUGS
  9.3  JAGS
    9.3.1  應用實例：使用R2jags
  9.4  Stan
    9.4.1  應用實例：使用RStan
  9.5  BayesX
    9.5.1  應用實例：使用R2BayesX
  9.6  收斂性診斷：CODA程序和BOA程序
    9.6.1  收斂性診斷
    9.6.2  CODA包和BOA包
    9.6.3  應用實例：CODA和BOA
  9.7  R-INLA和應用實例
    9.7.1  應用實例
  習題
附錄
  附錄A
  附錄B
索引
參考文獻

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