作者從概率統計和編程兩方面入手，由淺入深地指導讀者如何對實際數據進行貝葉斯分析。全書分成三部分，第一部分為基礎篇：關於參數、概率、貝葉斯法則及R軟件，第二部分為二元比例推斷的基本理論，第三部分為廣義線性模型。內容包括貝葉斯統計的基本理論、實驗設計的有關知識、以層次模型和MCMC為代表的復雜方法等。同時覆蓋所有需要用到非貝葉斯方法的情況，其中包括：t-檢驗，方差分析（ANOVA）和ANOVA中...

　　●國內第一本解說STaTa ——多達45 種貝葉斯迴歸分析運用的教科書。 　　●STaTa+AI+Bayesian超強組合，接軌世界趨勢，讓您躋身大數據時代先驅。 　　●超強統計軟體STaTa，簡單易懂，功能齊全，廣獲肯定。 　　●結合「理論、方法、統計」，讓讀者能精準使用Bayesian迴歸。 　　●內文包含大量圖片示意，配合隨書光碟資料檔，實地演練，學習更有效率。 　　5G時代的來...

本書從貝葉斯的角度介紹了廣義線性分層模型，通過貝葉斯概率和最大熵的基礎邏輯解釋模型，內容涵蓋從基本的回歸分析到多層模型。此外，作者還討論了測量誤差、缺失資料以及處理空間和網路自相關的高斯過程模型。 本書以R和Stan為基礎，以R代碼為例，提供了一個實際的統計推斷的基礎。適合統計、數學等相關專業的高年級本科生、研究生，以及資料採擷的從業人士閱讀。 理查德·麥克爾里思(Ri...

《Python貝葉斯分析》從務實和編程的角度講解了貝葉斯統計中的主要概念，並介紹了如何使用流行的PyMC3來構建概率模型。閱讀本書，讀者將掌握實現、檢查和擴展貝葉斯統計模型，從而提升解決一系列數據分析問題的能力。本書不要求讀者有任何統計學方面的基礎，但需要讀者有使用Python編程方面的經驗。 Osvaldo Martin是阿根廷國家科學與技術理事會（CONICET）的一名研究員。該理...

本書基於PyMC語言以及一系列常用的Python數據分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實現方法。該方法常常可以在避免引入大量數學分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實際問題，有趣並且實用。作者的闡述也盡量避免冗長的數學分析，而讓讀者可以動手解決一個個的具體問題。通過對本書的學習，讀者可以對貝葉斯思維...

　　🎲運用你的直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策 　　對於任何一個問題，傳統的統計分析往往只是產生另一堆數據。但你如何在現實世界中理解這些冷冰冰的數字？本書告訴你如何利用直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策。 　　🎰透過清晰的解釋和有趣的例子，告訴你如何應用貝葉斯方法 　　本書透過清晰的解釋和有趣的例子，告訴你如何應用貝葉斯方法。你將會去尋找UFO來探索日常推理，用概率分佈計算漢...

本書主要介紹了統計模型及統計推斷中的問題，並引入極大似然法和貝葉斯方法來解答這些問題；概述R語言；簡括極大似然估計的大樣本理論，然後討論應用該理論所涉及的數值方法；講述貝葉斯計算所需的數值方法——馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法；介紹線性模型的理論及其應用。西蒙N.伍德（Simon N. Wood），英國巴斯大學統計學教授，工程與自然科學研究委員會研究員，R包mgcy作者，主要研究方向為統計計算、平滑...

本書以基礎的統計學知識和假設檢驗為重點，簡明扼要地講述了Python在數據分析、可視化和統計建模中的應用。主要包括Python的簡單介紹、研究設計、數據管理、概率分佈、不同數據類型的假設檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統計學等從入門到高級的內容。 本書利用Python這門開源語言，不僅在直觀上對數據分析和統計檢驗提供了很好的理解，而且在相關數學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的...

本書緊貼電腦領域，從程式員的需求出發，精心挑選了程序員真正用得上的數學知識，通過生動的案例來解讀知識中的難點，使程序員更容易對實際問題進行數學建模，進而構建出更優化的演算法和代碼。 本書共分為三大模塊：“基礎思想”篇梳理程式設計中常用的數學概念和思想，既由淺入深地精講資料結構與數學中基礎、核心的數學知識，又闡明數學對程式設計和演算法的真正意義；“概率統計”篇以概率統計中核心的貝葉斯公式為基...

按照統計學的知識框架，通過大量實例介紹R語言及其統計計算環境。主要內容包括：引言、定量資料、分類資料、圖形表示、探索性資料分析、基本推斷方法、回歸、方差分析、隨機化檢驗、模擬試驗、貝葉斯模型、蒙特卡羅方法。 　　 《通過實例學習R》適用於已經具備初步統計知識並期望熟練掌握R語言的讀者。 吉姆·亞伯特（Jim Albert）美國博林格林州立大學傑出教授。研究興趣包括貝葉斯思...

R本身是一款十分**的數據分析和數據可視化 軟件。本書由機器學習領域的專家撰寫，通過將實踐 案例與核心的理論知識相結合，全面介紹多種重要的 機器學習算法和案例分析，從對案例數據的探索、整 理，到模型的建立和模型的評估，每一步都給出詳盡 的步驟和R代碼，為讀者深入理解並靈活應用R語言進 行數據挖掘和機器學習提供翔實參考。 布雷特·蘭茨編寫的《機器學習與R語言(原書第 2版)》共12章：**章介...

從海量的數據中收集、分析、提取有價值的信息需要功能強大的分析工具，本書結合R軟件詳細介紹了數據挖掘和數據分析的實用方法，主要包括處理信息和獲 取數據、標准線性回歸、局部多項式回歸、統計建模中簡約的重要性、Logistic回歸、貝葉斯分析、多項式Logistic回歸、決策樹、聚類、購物籃 分析、降維和網絡數據等。書后配有練習並且書中所有例子涉及的數據集和R代碼可以從本書配套網站獲取。 ...

在非壽險精算中，由於風險的複雜性和齊次性，風險參數常常假設為隨機變數，具有某個先驗分佈。從而對風險相關特徵的統計推斷就落入了貝葉斯統計框架。本書在貝葉斯模型假設下，充分利用先驗信息和樣本信息研究非壽險精算中的保費定價、風險度量估計和責任準備金評估等內容。為了克服先驗分佈的主觀性，將風險相關的泛函估計限定在樣本的某些特定函數類中，利用信度理論和經驗貝葉斯方法討論保費、風險度量或責任準備金的統計...

貝葉斯統計學是現代統計學中非常有特色的內容，應用范圍極其廣泛。本書系統地介紹了貝葉斯統計的基本思想及其來龍去脈、先驗分布和后驗分布的概念以及尋求方法、貝葉斯統計推斷、MCMC計算方法以及統計決策理論等。為使初學者更好地理解貝葉斯統計並培養起對貝葉斯統計的興趣，本書引入了豐富的案例，涉及經濟、管理、天文、醫藥、生物、體育等領域。本書專門制作了一個專用R軟件包，把書中所有案例數據和主要程序都放入...

《基於MCMC算法的貝葉斯統計方法》在介紹常用MCMC算法的基礎上，着重介紹計算貝葉斯后驗估計的MCMC方法和新發展的貝葉斯隨機搜索模型選擇方法，特別是MCMC方法在貝葉斯數據分析中的應用，為了便於讀者掌握MCMC方法，書中提供了大量的數據分析案例及相應的算法程序、圖表和模擬分析結果。劉金山，華南農業大學數學與信息學院教授，統計學科帶頭人，概率統計和金融學專業研究生導師，廣東省現場統計學會副...