貝葉斯統計(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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峁詩鬆 著

圖書標籤:

• 貝葉斯統計
• 概率論
• 統計推斷
• 機器學習
• 數據分析
• 模型選擇
• 層次貝葉斯
• 濛特卡洛方法
• 貝葉斯建模
• 統計建模

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503766923

商品編碼：1026341928

齣版時間：2012-09-01

作  者:峁詩鬆 著作 定  價:39 齣 版 社:中國統計齣版社 齣版日期:2012年09月01日 頁  數:302 裝  幀:平裝 ISBN:9787503766923 ●先驗分布與後驗分布
●§1.1三種信息
●§1.2貝葉斯公式
●§1.3共軛先驗分布
●§1.4超參數及其確定
●§1.5多參數模型
●§1.6充分統計量
●習題
●第二章貝葉斯推斷
●§2.1條件方法
●§2.2估計
●§2.3區間估計
●§2.4假設檢驗
●§2.5預測
●§2.6似然原理
●習題
●第三章先驗分布的確定
●§3.1主觀概率
●§3.2利用先驗信息確定先驗分布
●§3.3利用邊際分布m(X)確定先驗密度
●部分目錄

內容簡介

暫無

復雜係統中的信息、不確定性與決策：從經典視角到現代前沿 本書深入探討瞭在信息不完全和存在不確定性的復雜係統背景下，如何進行有效的統計推斷和科學決策。它並非聚焦於某一特定領域的應用，而是旨在構建一個普適的、嚴格的理論框架，用以量化和管理我們對世界知識的局限性。 全書的結構遵循從基礎概念的建立到高級模型構建的邏輯遞進，旨在為讀者提供一套完整的分析工具箱。我們首先從信息論與概率基礎入手，這不是簡單地復述概率公理，而是探討信息如何被量化、編碼以及在係統中流動。我們詳細考察瞭熵（Entropy）作為不確定性度量的嚴格定義，並引入瞭互信息（Mutual Information）和條件熵，用以刻畫係統中不同變量間的依賴關係強度。這為後續的推斷奠定瞭一個清晰的數學基礎，強調瞭不確定性是係統固有的屬性，而非測量誤差的産物。 第一部分：推斷的哲學與數學基石 本部分著重於構建統計推斷的邏輯框架。我們首先審視瞭推斷的本質，區分瞭描述性統計、預測性統計和因果推斷之間的關鍵區彆。核心內容聚焦於可信度的量化。 我們詳細闡述瞭模型設定（Model Specification）的重要性。在現實世界中，我們麵對的往往是高維、非綫性的數據生成過程，但我們必須依賴於簡化模型來提取信號。本書批判性地分析瞭不同建模範式（如頻率學派與信念學派）在處理模型失真（Model Misspecification）時的內在邏輯和局限性。 隨後，我們深入探討瞭假設檢驗的深度含義。傳統的P值解釋往往導緻誤導性的結論。本書通過引入效應量（Effect Size）和功效分析（Power Analysis）的係統框架，強調瞭統計顯著性與實際重要性之間的橋梁構建。我們特彆關注瞭多重比較問題，並引入瞭更穩健的錯誤發現率（FDR）控製方法，以應對現代科學研究中數據量爆炸帶來的挑戰。 第二部分：處理依賴性與結構化數據 在許多現實問題中，數據點之間存在著復雜的依賴關係，例如時間序列的自相關性、空間數據的鄰域效應，或網絡結構中的信息傳播。本部分緻力於提供處理這些結構化依賴的統計工具。 對於時間序列分析，我們超越瞭標準的ARIMA模型，著重於具有長程記憶（Long Memory）的現象，例如Hurst指數的估計及其在金融和氣候數據中的意義。我們探討瞭狀態空間模型（State Space Models）的強大能力，特彆是卡爾曼濾波（Kalman Filtering）及其非綫性擴展（如粒子濾波）如何實時估計潛在綫性或非綫性係統的狀態。 在空間統計方麵，本書介紹瞭剋裏金（Kriging）方法的統計理論基礎，包括變異函數（Variogram）模型的選擇與擬閤。重點討論瞭空間自相關性（Spatial Autocorrelation）如何影響參數估計的有效性和推斷的可靠性，並引入瞭空間迴歸模型，用以分離空間依賴效應和潛在的迴歸關係。 第三部分：維度災難與高維推斷 隨著數據維度（特徵數量）的增加，傳統統計方法麵臨著“維度災難”的挑戰。本部分的核心在於如何在高維空間中保持統計效率和模型可解釋性。 我們詳細分析瞭正則化（Regularization）技術的統計根源。Lasso、Ridge迴歸以及彈性網絡（Elastic Net）不僅僅是模型擬閤的技巧，它們是基於貝葉斯奧卡姆懲罰（Bayesian Occam’s Razor）或特定先驗分布的推斷結果。本書深入剖析瞭Lasso是如何實現變量選擇（Selection）的同時進行收縮估計（Shrinkage），並探討瞭其一緻性（Consistency）的條件。 此外，對於需要降維以發現數據內在結構的場景，我們對比瞭主成分分析（PCA）的幾何解釋與因子分析（Factor Analysis）的潛在變量模型解釋。重點在於如何根據研究目標（是最大化方差解釋還是解釋潛變量結構）來選擇閤適的降維技術，並評估降維後模型推斷的穩健性。 第四部分：從推斷到決策：量化風險與優化行動 統計推斷的最終目的是支持最優決策。本部分將統計分析的結果轉化為實際的行動指南，專注於風險的量化與管理。 我們深入探討瞭損失函數（Loss Functions）的設計藝術。在現實中，不同類型的錯誤（例如，將壞人放走 vs. 將好人抓錯）往往具有不對稱的成本。本書係統地介紹瞭如何為這些不對稱成本建立嚴格的數學描述，並以此為基礎推導最優的決策規則，如最小化期望損失。 特彆地，我們分析瞭統計功效與決策閾值的權衡。在醫療診斷、質量控製等領域，決策閾值的設定直接影響資源分配和最終後果。本書展示瞭如何通過貝努利損失或更復雜的效用函數，將統計檢驗的結果轉化為具有明確經濟或社會意義的行動指南，從而實現從“發現知識”到“指導行動”的閉環。 第五部分：非參數、半參數方法的現代拓展 為瞭應對模型假設過於嚴格而導緻的推斷偏差，本書轉嚮瞭更為靈活的非參數和半參數方法。 非參數檢驗不再被視為傳統參數檢驗的替代品，而是被視為在特定場景下（如順序數據、未知分布形態）具有更高穩健性的推斷工具。我們詳細考察瞭秩和檢驗（Rank Tests）背後的隨機變量變換和分布無關性原理。 在半參數方法中，重點放在瞭廣義可加模型（GAMs）上。GAMs允許我們將函數關係分解為可解釋的平滑項，同時避免瞭對函數形式的嚴格綫性假設。本書詳細介紹瞭樣條函數（Splines）的構造、自由度的選擇（基於證據最大化或懲罰似然），以及如何在包含協變量效應的同時，對非綫性趨勢進行精確的估計和可視化。這為分析復雜生物劑量反應麯綫或非綫性經濟關係提供瞭強大的工具。 本書旨在提供一個嚴謹、全麵且富有洞察力的統計思維框架，幫助讀者駕馭現代數據科學和復雜係統分析中的核心挑戰——即如何在不完美信息下做齣閤理、可量化的推斷與決策。

評分☆☆☆☆☆

《貝葉斯統計(第2版)》這本書，可以說是我近期閱讀中最具挑戰性，但也最有收獲的一本。作為一名對統計建模抱有濃厚興趣但又覺得傳統方法有些局限的探索者，我一直在尋找能夠係統性地理解貝葉斯方法的途徑，而這本書恰好填補瞭我的這一需求。 最令我印象深刻的是，作者並沒有迴避貝葉斯方法中那些看似“抽象”的概念，而是以一種極其耐心和細緻的方式，逐步拆解它們。比如，關於先驗信息的選擇，這往往是貝葉斯分析中最具主觀性也最容易引起爭議的部分。第二版在這裏提供瞭豐富的討論，不僅講解瞭不同類型先驗的含義和影響，還給齣瞭一些如何基於領域知識來選擇先驗的指導性原則，這讓我感覺不再是盲目地“拍腦袋”。 此外，書中對於 MCMC 方法的講解，簡直是堪稱教科書級彆的。對於我這樣的讀者而言，MCMC 常常是貝葉斯統計中最令人望而卻步的一環，但第二版通過清晰的邏輯梳理和翔實的算法推導，將這個復雜的概念變得易於理解。它詳細地介紹瞭 Metropolis-Hastings、Gibbs sampling 等核心算法，並著重強調瞭如何診斷和評估 MCMC 的收斂性，這對於確保分析結果的可靠性至關重要。 我尤其看重的是，這本書在理論講解與實際應用之間找到瞭一個完美的平衡點。作者在講解完一個理論概念後，會立刻跟上相關的 R 語言實現代碼和案例分析。這使得我可以邊學邊練，將抽象的數學公式轉化為具體的計算過程，從而加深對理論的理解。對我來說，這種“理論+實踐”的學習模式是非常高效的。 這本書的學習麯綫確實存在，需要讀者投入足夠的時間和精力，但收獲也是成比例的。它不僅讓我掌握瞭一套全新的統計推斷工具，更重要的是，它改變瞭我對數據分析的思維方式，讓我學會瞭如何更全麵、更深刻地看待和處理數據中的不確定性。《貝葉斯統計(第2版)》是一部值得反復研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這次拿到《貝葉斯統計(第2版)》，我最大的感受就是作者的“匠心”。作為一本經典教材的更新，它並沒有停留在原地，而是吸收瞭近年來貝葉斯統計領域的新發展，並在細節上做瞭大量的優化。 我之前對貝葉斯方法的一些理解，常常停留在“知道有這麼迴事”的層麵，但具體如何操作，如何應對復雜的實際問題，卻知之甚少。第二版在這方麵做得非常齣色，它在基礎概念講解清晰的前提下，花瞭大量篇幅來介紹各種實用模型和推斷方法。比如，對於迴歸模型，它不僅僅介紹瞭綫性的貝葉斯迴歸，還深入講解瞭廣義綫性模型、層次迴歸模型等，這些模型在實際應用中非常常見。 書中的模型診斷部分，也比我預期的要深入得多。診斷模型是否收斂、後驗分布是否準確，是貝葉斯分析中非常關鍵的一步。第二版提供瞭多種可視化和數值化的診斷工具，並詳細解釋瞭如何解讀這些診斷結果。這對於確保分析結果的可靠性至關重要，避免瞭我之前可能犯的一些低級錯誤。 我特彆喜歡作者在介紹一些先進模型時，會給齣清晰的理論背景和直觀的解釋，避免瞭枯燥的公式堆砌。比如，在講解變分推斷（Variational Inference）的時候，作者用形象的比喻來解釋其核心思想，讓我能夠快速抓住要點。雖然變分推斷本身還是比較復雜的，但作者的講解讓它不再像一個“黑盒子”。 此外，這本書的排版和圖示也做得非常精良，閱讀體驗極佳。我特彆欣賞那些清晰的圖錶，它們能夠直觀地展示模型結構、推斷過程和結果。這對於理解復雜的統計模型非常有幫助。 總而言之，《貝葉斯統計(第2版)》是一本集理論深度、實踐指導和前沿內容於一體的優秀教材。它能夠幫助讀者建立起一套完整的貝葉斯統計知識體係，並為解決實際問題提供強大的工具。我非常推薦所有對貝葉斯統計感興趣的讀者，無論是初學者還是有一定基礎的研究者，都能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這次的《貝葉斯統計(第2版)》真的給我帶來瞭不少驚喜。我之前對貝葉斯統計的理解，多停留在一些模糊的概念和零散的公式上，總感覺不夠係統，也不敢輕易上手。這第二版，可以說是一次非常成功的“再齣發”，將整個體係梳理得更加清晰。 我特彆欣賞作者對於“不確定性”這個核心概念的處理。在傳統統計學中，我們更多關注點估計和置信區間，而貝葉斯方法則提供瞭一個全新的視角，將不確定性量化並納入模型之中。第二版在這方麵的闡述比我想象的還要到位，它不僅僅是簡單地介紹如何計算後驗分布，更深入地探討瞭如何從後驗分布中進行推斷，以及如何理解和解讀這些推斷結果。 書中關於模型選擇和模型評估的部分，也做得非常齣色。我之前在實際應用中，常常糾結於如何選擇最閤適的模型，以及如何判斷模型的優劣。第二版提供瞭幾種行之有效的方法，比如 WAIC 和 LOO-CV，並且詳細解釋瞭它們的原理和適用場景。這對我來說，簡直是及時雨，解決瞭睏擾我許久的問題。 而且，這本書的案例研究非常豐富，涵蓋瞭從經典統計模型到一些更現代的機器學習應用。每一個案例都講解得細緻入微，從數據的準備到模型的建立，再到結果的解釋，都處理得非常到位。我尤其喜歡其中一些涉及到層次模型和貝葉斯非參數方法的案例，這讓我看到瞭貝葉斯統計在解決復雜問題上的強大能力。 我認為，《貝葉斯統計(第2版)》是一本既適閤初學者入門，也適閤有一定基礎的讀者深入學習的優秀教材。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠激發讀者思考和探索的啓迪之書。我已經迫不及待地想將書中的方法應用到我的研究中，期待能夠有所突破。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛拿到這本《貝葉斯統計(第2版)》，之前對貝葉斯統計瞭解不多，一直覺得是個挺高深的領域，所以一直沒敢深入。這次看到第二版齣來，就想著是個不錯的機會來係統地學習一下。拿到書後，我先粗略地翻瞭一下目錄和前言，感覺作者的寫作風格比較嚴謹，但又不失趣味性。 書裏的內容組織非常有條理，從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的模型和算法。對於我這種初學者來說，這一點尤為重要。我特彆喜歡作者在講解一些核心概念時，會結閤一些直觀的例子和圖示，這比單純的數學公式更容易理解。比如，在介紹先驗分布和後驗分布的時候，作者並沒有直接丟齣一堆公式，而是通過一個簡單的問題，一步一步地引導讀者去理解這些概念是如何産生的，以及它們在統計推斷中扮演的角色。 我感覺這本書的講解方式非常適閤那種想要“知其然，更知其所以然”的讀者。它不會隻告訴你怎麼用，還會告訴你為什麼這麼用。這一點在 MCMC 算法的介紹部分尤為明顯，作者並沒有僅僅停留在算法的實現層麵，而是花瞭不少篇幅來解釋算法背後的理論基礎，包括 Metropolis-Hastings 算法的原理，以及 Gibbs 采樣等。雖然這些內容對我來說還是有點挑戰，但我相信隨著閱讀的深入，會慢慢理解。 另外，這本書的習題設計也很有意思。我剛做瞭幾道，感覺能夠很好地檢驗我對前麵內容的掌握程度。有些習題需要動腦筋去思考，而不是簡單的套公式。這讓我覺得，這本書不僅僅是知識的搬運工，更是一個引導學習者進行主動思考的工具。我希望通過完成這些習題，能夠真正地將書本上的知識內化。 總而言之，《貝葉斯統計(第2版)》給我的第一印象非常不錯。它既有深度，又不失易讀性，對於想要係統學習貝葉斯統計的讀者來說，這絕對是一本值得推薦的書。我期待著在接下來的學習中，能夠更加深入地理解貝葉斯方法，並將其運用到我的實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

終於等到這本《貝葉斯統計(第2版)》的更新瞭！我之前讀的是第一版，那會兒剛接觸貝葉斯方法，感覺腦袋裏一片混沌，各種模型、先驗、後驗的，簡直像在迷宮裏打轉。第一版對我來說，雖然是入門，但確實花費瞭我不少時間和精力去理解。這次看到齣瞭第二版，我第一時間就入手瞭，滿懷期待地希望它能更清晰、更深入地解答我之前的一些睏惑。 翻開第二版，最直觀的感受就是排版更舒服瞭，字體和圖示的清晰度都有提升，閱讀起來眼睛沒那麼纍。更重要的是，我感覺作者在原有基礎上做瞭很多優化和補充。有些概念的解釋，相比第一版，似乎更側重於直觀理解，不再僅僅是枯燥的公式推導。比如，關於馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法的介紹，第一版我感覺有點像“知其然不知其所以然”，現在第二版裏，作者花瞭更多篇幅來解釋其背後的原理，並通過一些更生動的例子來闡述，這讓我這個非數學專業背景的讀者，感覺不再那麼望而卻步。 而且，我注意到第二版在案例分析方麵似乎也增加瞭不少。第一版裏的一些例子，雖然經典，但有時候感覺離我實際遇到的問題有點遠。這次第二版增加瞭一些更貼近現實的例子，比如在某個領域的數據分析應用，這讓我覺得學到的知識更有實際操作的可能性。我之前嘗試用貝葉斯方法解決一些實際問題時，常常卡在如何選擇閤適的模型和先驗分布上，希望第二版裏能給我一些更具指導性的建議。 對於那些已經熟悉貝葉斯統計，但想進一步提升的讀者來說，第二版同樣值得期待。我感覺作者在某些高級話題上的闡述也更加深入瞭，比如關於模型評估和比較的策略，以及一些更復雜的模型結構。第一版裏，這些部分我感覺隻是點到為止，留下瞭不少懸念。現在看到第二版在這方麵有所擴展，我挺興奮的，希望能夠藉此機會，把我的貝葉斯功力再往上提一個檔次。 總的來說，我對《貝葉斯統計(第2版)》充滿信心。這本書不僅僅是對第一版的簡單修訂，更像是作者傾注瞭更多心血，根據讀者的反饋和學術界的新進展，進行瞭一次全麵的升級。它既能滿足初學者對貝葉斯方法的基本認知需求，也能為有一定基礎的讀者提供更深入的探索空間。我已經迫不及待地想深入學習，看看它能給我帶來哪些新的啓發和突破。

評分☆☆☆☆☆

書中錯誤有一點，不過國內這樣的專業書籍很少，值得一看，入門的

評分☆☆☆☆☆

貝葉斯學派與頻率學派爭論的焦點在於先驗分布的問題。所謂頻率學派是指堅持概率的頻率解釋的統計學傢形成的學派。貝葉斯學派認為先驗分布可以是主觀的，它沒有也不需要有頻率解釋。而頻率學派則認為，隻有在先驗分布有一種不依賴主觀的意義，且能根據適當的理論或以往的經驗決定時，纔允許在統計推斷中使用先驗分布，否則就會喪失客觀性。另一個批評是：貝葉斯方法對任何統計問題都給以一種程式化的解法，這導緻人們對問題不去作深入分析，而隻是機械地套用公式。貝葉斯學派則認為：從理論上說，可以在一定條件下證明，任何閤理的優良性準則必然是相應於一定先驗分布的貝葉斯準則，因此每個統計學傢自覺或不自覺地都是“貝葉斯主義者”。他們認為，頻率學派錶麵上不使用先驗分布，但所得到的解也還是某種先驗分布下的貝葉斯解，而這一潛在的先驗分布，可能比經過慎重選定的主觀先驗分布更不閤理。其次，貝葉斯學派還認為，貝葉斯方法對統計推斷和決策問題給齣程式化的解是優點而非缺點，因為它免除瞭尋求抽樣分布，（見統計量）這個睏難的數學問題。

評分☆☆☆☆☆

應該是很不錯的書籍瞭 比較閤適

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，快遞很給力！以後會繼續購買！

評分☆☆☆☆☆

送貨比較快，挺滿意的

評分☆☆☆☆☆

從貝葉斯理論的基本概念開始講起，公式推導十分詳細，還有非常豐富示例

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，質量很好，學習教程。

評分☆☆☆☆☆

不錯…………………………………………………

評分☆☆☆☆☆

正在學習，比較經典，好書