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峁诗松 著

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• 贝叶斯统计
• 概率论
• 统计推断
• 机器学习
• 数据分析
• 模型选择
• 层次贝叶斯
• 蒙特卡洛方法
• 贝叶斯建模
• 统计建模

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503766923

商品编码：1026341928

出版时间：2012-09-01

作  者:峁诗松 著作 定  价:39 出 版 社:中国统计出版社 出版日期:2012年09月01日 页  数:302 装  帧:平装 ISBN:9787503766923 ●先验分布与后验分布
●§1.1三种信息
●§1.2贝叶斯公式
●§1.3共轭先验分布
●§1.4超参数及其确定
●§1.5多参数模型
●§1.6充分统计量
●习题
●第二章贝叶斯推断
●§2.1条件方法
●§2.2估计
●§2.3区间估计
●§2.4假设检验
●§2.5预测
●§2.6似然原理
●习题
●第三章先验分布的确定
●§3.1主观概率
●§3.2利用先验信息确定先验分布
●§3.3利用边际分布m(X)确定先验密度
●部分目录

内容简介

暂无

复杂系统中的信息、不确定性与决策：从经典视角到现代前沿 本书深入探讨了在信息不完全和存在不确定性的复杂系统背景下，如何进行有效的统计推断和科学决策。它并非聚焦于某一特定领域的应用，而是旨在构建一个普适的、严格的理论框架，用以量化和管理我们对世界知识的局限性。 全书的结构遵循从基础概念的建立到高级模型构建的逻辑递进，旨在为读者提供一套完整的分析工具箱。我们首先从信息论与概率基础入手，这不是简单地复述概率公理，而是探讨信息如何被量化、编码以及在系统中流动。我们详细考察了熵（Entropy）作为不确定性度量的严格定义，并引入了互信息（Mutual Information）和条件熵，用以刻画系统中不同变量间的依赖关系强度。这为后续的推断奠定了一个清晰的数学基础，强调了不确定性是系统固有的属性，而非测量误差的产物。 第一部分：推断的哲学与数学基石 本部分着重于构建统计推断的逻辑框架。我们首先审视了推断的本质，区分了描述性统计、预测性统计和因果推断之间的关键区别。核心内容聚焦于可信度的量化。 我们详细阐述了模型设定（Model Specification）的重要性。在现实世界中，我们面对的往往是高维、非线性的数据生成过程，但我们必须依赖于简化模型来提取信号。本书批判性地分析了不同建模范式（如频率学派与信念学派）在处理模型失真（Model Misspecification）时的内在逻辑和局限性。 随后，我们深入探讨了假设检验的深度含义。传统的P值解释往往导致误导性的结论。本书通过引入效应量（Effect Size）和功效分析（Power Analysis）的系统框架，强调了统计显著性与实际重要性之间的桥梁构建。我们特别关注了多重比较问题，并引入了更稳健的错误发现率（FDR）控制方法，以应对现代科学研究中数据量爆炸带来的挑战。 第二部分：处理依赖性与结构化数据 在许多现实问题中，数据点之间存在着复杂的依赖关系，例如时间序列的自相关性、空间数据的邻域效应，或网络结构中的信息传播。本部分致力于提供处理这些结构化依赖的统计工具。 对于时间序列分析，我们超越了标准的ARIMA模型，着重于具有长程记忆（Long Memory）的现象，例如Hurst指数的估计及其在金融和气候数据中的意义。我们探讨了状态空间模型（State Space Models）的强大能力，特别是卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其非线性扩展（如粒子滤波）如何实时估计潜在线性或非线性系统的状态。 在空间统计方面，本书介绍了克里金（Kriging）方法的统计理论基础，包括变异函数（Variogram）模型的选择与拟合。重点讨论了空间自相关性（Spatial Autocorrelation）如何影响参数估计的有效性和推断的可靠性，并引入了空间回归模型，用以分离空间依赖效应和潜在的回归关系。 第三部分：维度灾难与高维推断 随着数据维度（特征数量）的增加，传统统计方法面临着“维度灾难”的挑战。本部分的核心在于如何在高维空间中保持统计效率和模型可解释性。 我们详细分析了正则化（Regularization）技术的统计根源。Lasso、Ridge回归以及弹性网络（Elastic Net）不仅仅是模型拟合的技巧，它们是基于贝叶斯奥卡姆惩罚（Bayesian Occam’s Razor）或特定先验分布的推断结果。本书深入剖析了Lasso是如何实现变量选择（Selection）的同时进行收缩估计（Shrinkage），并探讨了其一致性（Consistency）的条件。 此外，对于需要降维以发现数据内在结构的场景，我们对比了主成分分析（PCA）的几何解释与因子分析（Factor Analysis）的潜在变量模型解释。重点在于如何根据研究目标（是最大化方差解释还是解释潜变量结构）来选择合适的降维技术，并评估降维后模型推断的稳健性。 第四部分：从推断到决策：量化风险与优化行动 统计推断的最终目的是支持最优决策。本部分将统计分析的结果转化为实际的行动指南，专注于风险的量化与管理。 我们深入探讨了损失函数（Loss Functions）的设计艺术。在现实中，不同类型的错误（例如，将坏人放走 vs. 将好人抓错）往往具有不对称的成本。本书系统地介绍了如何为这些不对称成本建立严格的数学描述，并以此为基础推导最优的决策规则，如最小化期望损失。 特别地，我们分析了统计功效与决策阈值的权衡。在医疗诊断、质量控制等领域，决策阈值的设定直接影响资源分配和最终后果。本书展示了如何通过贝努利损失或更复杂的效用函数，将统计检验的结果转化为具有明确经济或社会意义的行动指南，从而实现从“发现知识”到“指导行动”的闭环。 第五部分：非参数、半参数方法的现代拓展 为了应对模型假设过于严格而导致的推断偏差，本书转向了更为灵活的非参数和半参数方法。 非参数检验不再被视为传统参数检验的替代品，而是被视为在特定场景下（如顺序数据、未知分布形态）具有更高稳健性的推断工具。我们详细考察了秩和检验（Rank Tests）背后的随机变量变换和分布无关性原理。 在半参数方法中，重点放在了广义可加模型（GAMs）上。GAMs允许我们将函数关系分解为可解释的平滑项，同时避免了对函数形式的严格线性假设。本书详细介绍了样条函数（Splines）的构造、自由度的选择（基于证据最大化或惩罚似然），以及如何在包含协变量效应的同时，对非线性趋势进行精确的估计和可视化。这为分析复杂生物剂量反应曲线或非线性经济关系提供了强大的工具。 本书旨在提供一个严谨、全面且富有洞察力的统计思维框架，帮助读者驾驭现代数据科学和复杂系统分析中的核心挑战——即如何在不完美信息下做出合理、可量化的推断与决策。

评分☆☆☆☆☆

终于等到这本《贝叶斯统计(第2版)》的更新了！我之前读的是第一版，那会儿刚接触贝叶斯方法，感觉脑袋里一片混沌，各种模型、先验、后验的，简直像在迷宫里打转。第一版对我来说，虽然是入门，但确实花费了我不少时间和精力去理解。这次看到出了第二版，我第一时间就入手了，满怀期待地希望它能更清晰、更深入地解答我之前的一些困惑。 翻开第二版，最直观的感受就是排版更舒服了，字体和图示的清晰度都有提升，阅读起来眼睛没那么累。更重要的是，我感觉作者在原有基础上做了很多优化和补充。有些概念的解释，相比第一版，似乎更侧重于直观理解，不再仅仅是枯燥的公式推导。比如，关于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的介绍，第一版我感觉有点像“知其然不知其所以然”，现在第二版里，作者花了更多篇幅来解释其背后的原理，并通过一些更生动的例子来阐述，这让我这个非数学专业背景的读者，感觉不再那么望而却步。 而且，我注意到第二版在案例分析方面似乎也增加了不少。第一版里的一些例子，虽然经典，但有时候感觉离我实际遇到的问题有点远。这次第二版增加了一些更贴近现实的例子，比如在某个领域的数据分析应用，这让我觉得学到的知识更有实际操作的可能性。我之前尝试用贝叶斯方法解决一些实际问题时，常常卡在如何选择合适的模型和先验分布上，希望第二版里能给我一些更具指导性的建议。 对于那些已经熟悉贝叶斯统计，但想进一步提升的读者来说，第二版同样值得期待。我感觉作者在某些高级话题上的阐述也更加深入了，比如关于模型评估和比较的策略，以及一些更复杂的模型结构。第一版里，这些部分我感觉只是点到为止，留下了不少悬念。现在看到第二版在这方面有所扩展，我挺兴奋的，希望能够借此机会，把我的贝叶斯功力再往上提一个档次。 总的来说，我对《贝叶斯统计(第2版)》充满信心。这本书不仅仅是对第一版的简单修订，更像是作者倾注了更多心血，根据读者的反馈和学术界的新进展，进行了一次全面的升级。它既能满足初学者对贝叶斯方法的基本认知需求，也能为有一定基础的读者提供更深入的探索空间。我已经迫不及待地想深入学习，看看它能给我带来哪些新的启发和突破。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚拿到这本《贝叶斯统计(第2版)》，之前对贝叶斯统计了解不多，一直觉得是个挺高深的领域，所以一直没敢深入。这次看到第二版出来，就想着是个不错的机会来系统地学习一下。拿到书后，我先粗略地翻了一下目录和前言，感觉作者的写作风格比较严谨，但又不失趣味性。 书里的内容组织非常有条理，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的模型和算法。对于我这种初学者来说，这一点尤为重要。我特别喜欢作者在讲解一些核心概念时，会结合一些直观的例子和图示，这比单纯的数学公式更容易理解。比如，在介绍先验分布和后验分布的时候，作者并没有直接丢出一堆公式，而是通过一个简单的问题，一步一步地引导读者去理解这些概念是如何产生的，以及它们在统计推断中扮演的角色。 我感觉这本书的讲解方式非常适合那种想要“知其然，更知其所以然”的读者。它不会只告诉你怎么用，还会告诉你为什么这么用。这一点在 MCMC 算法的介绍部分尤为明显，作者并没有仅仅停留在算法的实现层面，而是花了不少篇幅来解释算法背后的理论基础，包括 Metropolis-Hastings 算法的原理，以及 Gibbs 采样等。虽然这些内容对我来说还是有点挑战，但我相信随着阅读的深入，会慢慢理解。 另外，这本书的习题设计也很有意思。我刚做了几道，感觉能够很好地检验我对前面内容的掌握程度。有些习题需要动脑筋去思考，而不是简单的套公式。这让我觉得，这本书不仅仅是知识的搬运工，更是一个引导学习者进行主动思考的工具。我希望通过完成这些习题，能够真正地将书本上的知识内化。 总而言之，《贝叶斯统计(第2版)》给我的第一印象非常不错。它既有深度，又不失易读性，对于想要系统学习贝叶斯统计的读者来说，这绝对是一本值得推荐的书。我期待着在接下来的学习中，能够更加深入地理解贝叶斯方法，并将其运用到我的实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

这次的《贝叶斯统计(第2版)》真的给我带来了不少惊喜。我之前对贝叶斯统计的理解，多停留在一些模糊的概念和零散的公式上，总感觉不够系统，也不敢轻易上手。这第二版，可以说是一次非常成功的“再出发”，将整个体系梳理得更加清晰。 我特别欣赏作者对于“不确定性”这个核心概念的处理。在传统统计学中，我们更多关注点估计和置信区间，而贝叶斯方法则提供了一个全新的视角，将不确定性量化并纳入模型之中。第二版在这方面的阐述比我想象的还要到位，它不仅仅是简单地介绍如何计算后验分布，更深入地探讨了如何从后验分布中进行推断，以及如何理解和解读这些推断结果。 书中关于模型选择和模型评估的部分，也做得非常出色。我之前在实际应用中，常常纠结于如何选择最合适的模型，以及如何判断模型的优劣。第二版提供了几种行之有效的方法，比如 WAIC 和 LOO-CV，并且详细解释了它们的原理和适用场景。这对我来说，简直是及时雨，解决了困扰我许久的问题。 而且，这本书的案例研究非常丰富，涵盖了从经典统计模型到一些更现代的机器学习应用。每一个案例都讲解得细致入微，从数据的准备到模型的建立，再到结果的解释，都处理得非常到位。我尤其喜欢其中一些涉及到层次模型和贝叶斯非参数方法的案例，这让我看到了贝叶斯统计在解决复杂问题上的强大能力。 我认为，《贝叶斯统计(第2版)》是一本既适合初学者入门，也适合有一定基础的读者深入学习的优秀教材。它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发读者思考和探索的启迪之书。我已经迫不及待地想将书中的方法应用到我的研究中，期待能够有所突破。

评分☆☆☆☆☆

《贝叶斯统计(第2版)》这本书，可以说是我近期阅读中最具挑战性，但也最有收获的一本。作为一名对统计建模抱有浓厚兴趣但又觉得传统方法有些局限的探索者，我一直在寻找能够系统性地理解贝叶斯方法的途径，而这本书恰好填补了我的这一需求。 最令我印象深刻的是，作者并没有回避贝叶斯方法中那些看似“抽象”的概念，而是以一种极其耐心和细致的方式，逐步拆解它们。比如，关于先验信息的选择，这往往是贝叶斯分析中最具主观性也最容易引起争议的部分。第二版在这里提供了丰富的讨论，不仅讲解了不同类型先验的含义和影响，还给出了一些如何基于领域知识来选择先验的指导性原则，这让我感觉不再是盲目地“拍脑袋”。 此外，书中对于 MCMC 方法的讲解，简直是堪称教科书级别的。对于我这样的读者而言，MCMC 常常是贝叶斯统计中最令人望而却步的一环，但第二版通过清晰的逻辑梳理和翔实的算法推导，将这个复杂的概念变得易于理解。它详细地介绍了 Metropolis-Hastings、Gibbs sampling 等核心算法，并着重强调了如何诊断和评估 MCMC 的收敛性，这对于确保分析结果的可靠性至关重要。 我尤其看重的是，这本书在理论讲解与实际应用之间找到了一个完美的平衡点。作者在讲解完一个理论概念后，会立刻跟上相关的 R 语言实现代码和案例分析。这使得我可以边学边练，将抽象的数学公式转化为具体的计算过程，从而加深对理论的理解。对我来说，这种“理论+实践”的学习模式是非常高效的。 这本书的学习曲线确实存在，需要读者投入足够的时间和精力，但收获也是成比例的。它不仅让我掌握了一套全新的统计推断工具，更重要的是，它改变了我对数据分析的思维方式，让我学会了如何更全面、更深刻地看待和处理数据中的不确定性。《贝叶斯统计(第2版)》是一部值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这次拿到《贝叶斯统计(第2版)》，我最大的感受就是作者的“匠心”。作为一本经典教材的更新，它并没有停留在原地，而是吸收了近年来贝叶斯统计领域的新发展，并在细节上做了大量的优化。 我之前对贝叶斯方法的一些理解，常常停留在“知道有这么回事”的层面，但具体如何操作，如何应对复杂的实际问题，却知之甚少。第二版在这方面做得非常出色，它在基础概念讲解清晰的前提下，花了大量篇幅来介绍各种实用模型和推断方法。比如，对于回归模型，它不仅仅介绍了线性的贝叶斯回归，还深入讲解了广义线性模型、层次回归模型等，这些模型在实际应用中非常常见。 书中的模型诊断部分，也比我预期的要深入得多。诊断模型是否收敛、后验分布是否准确，是贝叶斯分析中非常关键的一步。第二版提供了多种可视化和数值化的诊断工具，并详细解释了如何解读这些诊断结果。这对于确保分析结果的可靠性至关重要，避免了我之前可能犯的一些低级错误。 我特别喜欢作者在介绍一些先进模型时，会给出清晰的理论背景和直观的解释，避免了枯燥的公式堆砌。比如，在讲解变分推断（Variational Inference）的时候，作者用形象的比喻来解释其核心思想，让我能够快速抓住要点。虽然变分推断本身还是比较复杂的，但作者的讲解让它不再像一个“黑盒子”。 此外，这本书的排版和图示也做得非常精良，阅读体验极佳。我特别欣赏那些清晰的图表，它们能够直观地展示模型结构、推断过程和结果。这对于理解复杂的统计模型非常有帮助。 总而言之，《贝叶斯统计(第2版)》是一本集理论深度、实践指导和前沿内容于一体的优秀教材。它能够帮助读者建立起一套完整的贝叶斯统计知识体系，并为解决实际问题提供强大的工具。我非常推荐所有对贝叶斯统计感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

是质量不错哦

评分☆☆☆☆☆

正在学习，比较经典，好书

评分☆☆☆☆☆

OK了啦。。。还没看呢。。先评价了

评分☆☆☆☆☆

还可以

评分☆☆☆☆☆

不错的书，很喜欢

评分☆☆☆☆☆

正在学习，比较经典，好书

评分☆☆☆☆☆

不错…………………………………………………

评分☆☆☆☆☆

不错…………………………………………………

评分☆☆☆☆☆

不错 挺好 也挺快 值得推荐。。。。。