掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
妙相梵容
-
>
基立爾蒙文:蒙文
-
>
我的石頭記
-
>
心靈元氣社
-
>
女性生存戰爭
-
>
縣中的孩子 中國縣域教育生態
-
>
(精)人類的明天(八品)
計算貝葉斯統計導論 版權信息
- ISBN：9787111721062
- 條形碼：9787111721062 ; 978-7-111-72106-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
計算貝葉斯統計導論 本書特色
貝葉斯推斷是統計的前沿理論，每個從事統計學和數據處理的研究人員都有必要深入學習
計算貝葉斯統計導論 內容簡介
有意義地使用高級貝葉斯方法需要對基本原理有很好的理解。這本引人入勝的書解釋了支撐貝葉斯模型構建和分析的思想，特別側重于計算方法和方案。本書的獨特之處是對可用軟件包進行了廣泛的討論，并對貝葉斯推理進行了簡短但完整且數學嚴謹的介紹。本書介紹了蒙特卡羅方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法和貝葉斯軟件，另外還介紹了模型驗證和比較、跨維MCMC和條件高斯模型。本書所包含的問題使本書適合作為貝葉斯計算的第yi門研究生課程的教科書。對貝葉斯軟件的廣泛討論——R/R- inla、OpenBUGS、JAGS、STAN和BayesX——使得它對來自統計之外的研究人員和研究生也很有用。
計算貝葉斯統計導論 目錄
前言
第1章 貝葉斯推斷1 1.1 經典范式1
1.2 貝葉斯范式4
1.3 貝葉斯推斷7
1.3.1 參數推斷7
1.3.2 預測推斷10
1.4 結論11
習題12第2章 先驗信息表示14 2.1 無信息先驗14
2.2 自然共軛先驗19
習題22第3章 基礎問題中的貝葉斯
推斷24 3.1 二項分布與貝塔模型24
3.2 泊松分布與伽馬模型25
3.3 正態分布（μ已知）與
逆伽馬模型26
3.4 正態分布（μ,σ2未知）與
杰弗里斯先驗27
3.5 兩個獨立的正態模型與
邊緣杰弗里斯先驗28
3.6 兩個獨立的二項分布與
貝塔分布30
3.7 多項分布與狄利克雷模型31
3.8 有限總體中的推斷34
習題35第4章 蒙特卡羅方法推斷38 4.1 簡單蒙特卡羅方法38
4.1.1 后驗概率41
4.1.2 可信區間41
4.1.3 邊緣后驗分布42
4.1.4 預測匯總44
4.2 重要性抽樣蒙特卡羅方法44
4.2.1 可信區間47
4.2.2 貝葉斯因子49
4.2.3 邊緣后驗密度51
4.3 序貫蒙特卡羅方法52
4.3.1 動態狀態空間模型52
4.3.2 粒子濾波器54
4.3.3 自適應粒子濾波器55
4.3.4 參數學習56
習題57第5章 模型評估62 5.1 模型評判與充分性62
5.2 模型選擇與比較67
5.2.1 預測性能度量67
5.2.2 通過后驗預測性能進行
選擇71
5.2.3 使用貝葉斯因子進行
模型選擇73
5.3 模型評估中模擬的更多
說明74
5.3.1 評估后驗預測分布74
5.3.2 先驗預測密度估計75
5.3.3 從預測分布中抽樣76
習題77第6章 馬爾可夫鏈蒙特卡羅
方法79 6.1 馬爾可夫鏈的定義和
基本結果80
6.2 梅特羅波利斯-黑斯廷斯
算法82
6.3 吉布斯抽樣器86
6.4 切片抽樣器92
6.5 哈密頓蒙特卡羅93
6.5.1 哈密頓動力學93
6.5.2 哈密頓蒙特卡羅轉移
概率96
6.6 實現細節99
習題102第7章 模型選擇和跨維
MCMC113 7.1 參數空間上的MC模擬113
7.2 模型空間上的MC模擬114
7.3 模型和參數空間上的MC
模擬119
7.4 可逆跳躍MCMC121
習題125第8章 基于解析近似的方法131 8.1 解析方法131
8.1.1 多元正態后驗近似131
8.1.2 經典拉普拉斯方法134
8.2 潛高斯模型139
8.3 積分嵌套拉普拉斯近似141
8.4 變分貝葉斯推斷143
8.4.1 后驗近似143
8.4.2 坐標上升算法144
8.4.3 自動微分變分推斷147
習題147第9章 軟件151 9.1 應用實例151
9.2 BUGS項目：WinBUGS和
OpenBUGS152
9.2.1 應用實例：
使用R2OpenBUGS154
9.3 JAGS159
9.3.1 應用實例：
使用R2jags160
9.4 Stan163
9.4.1 應用實例：
使用RStan164
9.5 BayesX171
9.5.1 應用實例：
使用R2BayesX172
9.6 收斂性診斷：CODA程序和
BOA程序176
9.6.1 收斂性診斷176
9.6.2 CODA包和BOA包178
9.6.3 應用實例：
CODA和BOA180
9.7 R-INLA和應用實例190
9.7.1 應用實例192
習題198附錄200
附錄A200
附錄B206索引209參考文獻213
第1章 貝葉斯推斷1 1.1 經典范式1
1.2 貝葉斯范式4
1.3 貝葉斯推斷7
1.3.1 參數推斷7
1.3.2 預測推斷10
1.4 結論11
習題12第2章 先驗信息表示14 2.1 無信息先驗14
2.2 自然共軛先驗19
習題22第3章 基礎問題中的貝葉斯
推斷24 3.1 二項分布與貝塔模型24
3.2 泊松分布與伽馬模型25
3.3 正態分布（μ已知）與
逆伽馬模型26
3.4 正態分布（μ,σ2未知）與
杰弗里斯先驗27
3.5 兩個獨立的正態模型與
邊緣杰弗里斯先驗28
3.6 兩個獨立的二項分布與
貝塔分布30
3.7 多項分布與狄利克雷模型31
3.8 有限總體中的推斷34
習題35第4章 蒙特卡羅方法推斷38 4.1 簡單蒙特卡羅方法38
4.1.1 后驗概率41
4.1.2 可信區間41
4.1.3 邊緣后驗分布42
4.1.4 預測匯總44
4.2 重要性抽樣蒙特卡羅方法44
4.2.1 可信區間47
4.2.2 貝葉斯因子49
4.2.3 邊緣后驗密度51
4.3 序貫蒙特卡羅方法52
4.3.1 動態狀態空間模型52
4.3.2 粒子濾波器54
4.3.3 自適應粒子濾波器55
4.3.4 參數學習56
習題57第5章 模型評估62 5.1 模型評判與充分性62
5.2 模型選擇與比較67
5.2.1 預測性能度量67
5.2.2 通過后驗預測性能進行
選擇71
5.2.3 使用貝葉斯因子進行
模型選擇73
5.3 模型評估中模擬的更多
說明74
5.3.1 評估后驗預測分布74
5.3.2 先驗預測密度估計75
5.3.3 從預測分布中抽樣76
習題77第6章 馬爾可夫鏈蒙特卡羅
方法79 6.1 馬爾可夫鏈的定義和
基本結果80
6.2 梅特羅波利斯-黑斯廷斯
算法82
6.3 吉布斯抽樣器86
6.4 切片抽樣器92
6.5 哈密頓蒙特卡羅93
6.5.1 哈密頓動力學93
6.5.2 哈密頓蒙特卡羅轉移
概率96
6.6 實現細節99
習題102第7章 模型選擇和跨維
MCMC113 7.1 參數空間上的MC模擬113
7.2 模型空間上的MC模擬114
7.3 模型和參數空間上的MC
模擬119
7.4 可逆跳躍MCMC121
習題125第8章 基于解析近似的方法131 8.1 解析方法131
8.1.1 多元正態后驗近似131
8.1.2 經典拉普拉斯方法134
8.2 潛高斯模型139
8.3 積分嵌套拉普拉斯近似141
8.4 變分貝葉斯推斷143
8.4.1 后驗近似143
8.4.2 坐標上升算法144
8.4.3 自動微分變分推斷147
習題147第9章 軟件151 9.1 應用實例151
9.2 BUGS項目：WinBUGS和
OpenBUGS152
9.2.1 應用實例：
使用R2OpenBUGS154
9.3 JAGS159
9.3.1 應用實例：
使用R2jags160
9.4 Stan163
9.4.1 應用實例：
使用RStan164
9.5 BayesX171
9.5.1 應用實例：
使用R2BayesX172
9.6 收斂性診斷：CODA程序和
BOA程序176
9.6.1 收斂性診斷176
9.6.2 CODA包和BOA包178
9.6.3 應用實例：
CODA和BOA180
9.7 R-INLA和應用實例190
9.7.1 應用實例192
習題198附錄200
附錄A200
附錄B206索引209參考文獻213
展開全部
計算貝葉斯統計導論 作者簡介
瑪麗亞·安特尼亞·阿馬拉爾·土庫曼教授曾是里斯本大學理學院統計與運籌學系的教授，現已退休。她曾擔任葡萄牙統計學會副會長。她的研究興趣有貝葉斯統計、醫學和環境統計以及時空建模等。
卡洛斯·丹尼爾·保利諾是里斯本大學統計和應用中心的高級研究員，同時也是該校高等技術學院數學系副教授。他曾擔任葡萄牙統計學會會長。他在貝葉斯統計和分類數據方向論著頗豐，重點關注貝葉斯方法在生物統計學中的應用。
彼得·穆勒是得克薩斯大學奧斯汀分校數學系和統計與數據科學系的副教授。他曾擔任國際貝葉斯分析學會主席和美國統計協會貝葉斯統計分會主席。他主要研究貝葉斯統計計算方法、非參數貝葉斯統計和決策問題等。
書友推薦
- >
人文閱讀與收藏·良友文學叢書:一天的工作
- >
我與地壇
- >
自卑與超越
- >
苦雨齋序跋文-周作人自編集
- >
推拿
- >
新文學天穹兩巨星--魯迅與胡適/紅燭學術叢書(紅燭學術叢書)
- >
月亮與六便士
- >
姑媽的寶刀
本類暢銷
