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貝葉斯數據分析(第2版)

  • 作者：(美)約翰·K.克魯施克|責編:謝婷婷|譯者:王芳
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115630582
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：541
人民幣：RMB 199.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書展示了如何使用真實的數據真實地進行貝葉斯數據分析。作者從概率與程序設計的基本概念出發，逐步帶你進階，幫助你最終掌握在實際的貝葉斯數據分析中常用的高級模型。本書分為三大部分，共有25章。第一部分介紹基礎知識，內容包括貝葉斯推斷的基本思想、模型、概率及R語言編程。第二部分涵蓋了現代貝葉斯數據分析的所有關鍵思想。第三部分介紹如何在實際數據上應用貝葉斯方法。
    本書適合對貝葉斯數據分析感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
(美)約翰·K.克魯施克|責編:謝婷婷|譯者:王芳
    約翰·K.克魯施克（John K.Kruschke），美國加州大學伯克利分校博士，美國印第安納大學心理學和腦科學名譽教授、統計學副教授，擁有近25年的統計學教學經驗。他提出的注意力學習模型受到廣泛關注，曾憑借在心理學研究方面所做的傑出貢獻，斬獲由美國國家科學院頒發的特羅蘭研究獎。
目錄
第1章  內容概覽
  1.1  你真的可以讀懂本書
  1.2  本書內容
    1.2.1  你很忙。你最少要閱讀哪幾章
    1.2.2  你真的很忙！能閱讀得再少一些嗎
    1.2.3  你想多讀一點內容，但不要太多
    1.2.4  如果你只是需要拒絕一個零假設
    1.2.5  本書中與某傳統檢驗等同的方法在哪裡
  1.3  第2版中有哪些新內容
  1.4  給我反饋（請保持禮貌）
  1.5  謝謝你們！
第一部分  基礎知識：模型、概率、貝葉斯法則和R
  第2章  可信度、模型與參數
    2.1  貝葉斯推斷是在多種可能性間重新分配可信度
    2.2  可能性是描述性模型中的參數值
    2.3  貝葉斯數據分析的步驟
    2.4  練習
  第3章  R語言
    3.1  獲取軟體
    3.2  使用R的一個簡單的例子
    3.3  R中的基本命令和運算符
      3.3.1  在R中獲取幫助
      3.3.2  算術和邏輯運算符
      3.3.3  賦值、關係運算符和等值判斷
    3.4  變數類型
      3.4.1  向量
      3.4.2  因子
      3.4.3  矩陣和數組
      3.4.4  列表和數據框
    3.5  載入和保存數據
      3.5.1  函數read.csv和read.table
      3.5.2  在R中存儲數據
    3.6  一些工具函數
    3.7  在R中編程
      3.7.1  R中變數的名稱
      3.7.2  運行程序
      3.7.3  編寫一個函數
      3.7.4  條件與循環
      3.7.5  測量處理時間
      3.7.6  調試
    3.8  繪製圖形：打開和保存
    3.9  小結
    3.10  練習
  ……
第二部分  二項概率推斷的基本原理
第三部分  廣義線性模型
參考文獻

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