贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 安德鲁·格尔曼（Andrew Gelman），[澳] 约翰B.卡林（John B.Carlin），[美] 哈尔 S.斯特恩等著，王星注

图书标签:

贝叶斯方法
数据分析
统计学
概率论
机器学习
模型
推断
R语言
统计建模
第三版

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111525844

版次：1

商品编码：11886268

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名：国外实用统计丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：661

具体描述

内容简介

　　本书是Bayesian Data Analysis的第3版，因在数据分析、研究解决难题方面的可读性、实用性而广受读者好评，被认为是贝叶斯方法领域的优秀之作。

作者简介

　　[美]安德鲁·格尔曼（Andrew Gelman），哥伦比亚大学应用统计中心主任，教授，获美国统计协会颁发的杰出贡献奖，佳文章奖。

内页插图

前言/序言

　　前言

　　本书有三个定位分别服务于三类不同需求的读者：一是作为贝叶斯推断基本原理的基础性教材，二是涵盖统计学及其相关应用领域的贝叶斯建模与计算方法的研究生用教材；三是作为应用统计工作者和研究者的有关贝叶斯方法的使用手册。虽然书中的前几章充满了大量介绍性文字，但它并非严格意义上的统计学初等教材。书中使用的数学基础包括：基本的概率与统计知识、初等微积分和线性代数。第1章会比较详细地回顾基础的概率论中的概念，以及一些我们假设读者已经学习过的主题项。本书实用性的定位，意味着读者应该已经具备较强的计算能力并且在处理概率论、统计、线性代数方面问题中有着丰富的经验。

　　如果写作本书仅仅是为了在市面上增添又一本介绍性读物，那么它的价值不外乎是为读者引入一些概念性的知识，却不能为他们将来的实际工作提供指导，事实上贝叶斯分析和非贝叶斯分析本质上是一样的，都能将分析引入胜境。另外，因为统计的本质是应用，所以我们觉得只阐述高级方法却不涉及对一些基本数据分析概念的介绍是不太妥当的；只介绍流行的贝叶斯理论却不列举一些实际应用的案例也是不完整的。为了避免主体叙述混乱，将文献注记放在每个章节之后，参考文献放在全书的末尾。

　　真实的统计分析案例会贯穿全书，我们这样做是希望能使本书整体的讲解都带有实用的意味。事实上，贝叶斯方法概念力求简洁，令那些处于特殊环境之中的复杂问题迎刃而解。非贝叶斯的方法虽然也曾是统计理论的主流，20世纪的大部分实践都基于这些方法，但是近几十年贝叶斯理论的重新兴起大多得益于现代计算机技术的普及和发展，而不是通常我们所认为的贝叶斯思想的理论和逻辑优势。

　　我们在处理贝叶斯推断时，主要注重实践而不是理论——书中引用的大量来自于我们和其他人亲身经历的实践案例可见证这一点。第1章诠释以概率论基础作为经验和度量工具的观点（具体见1.4～1.7节）。

　　第3版的变化

　　本书第3版中突出的一个特色就是增加了第20～23章——讲述非参数建模。其他的一些变化包括：第2、5章和其他地方新增了关于弱信息先验的内容；第13章增添了避免边界先验的内容；第7章更新了对交叉验证和预测信息标准的讨论；第11章讲述改进了收敛检测以及迭代模拟有效样本量的计算方法；第12、13章陈述了哈密顿蒙特卡罗方法、变分贝叶斯以及EP算法的内容；附录C给出了新修订过的代码。除此之外，本书还有一些其他的变化。

　　在完成第1版《贝叶斯数据分析》之后的18年里，我们处理过众多有趣的应用案例，限于篇幅，我们没能把它们都写入这一版中。一些例子收录在我们出版的《数据的回归分析与多级模型》一书和发表的一些论文中。

　　在线资源

　　附加的资料，包括例子中使用的数据、章后练习的解答，以及书籍出版之后发现的一些错误，都已经发布在网站上。网址为http://www.stat.columbia.edu/~gelman/book/。如有任何建议或意见可以直接发给我们。

　　致谢

　　我们对许多学生、同事以及提出建议和意见的朋友们表示感谢，同时感谢公共赞助使我们的工作能够顺利完成。

　　特别地，我们感谢Stephen Ansolabehere、 Adriano Azevedo、 Jarrett Barber、 Richard

　　Barker、 Tom Belin、 Michael Betancourt、 Suzette Blanchard、 Rob Calver、 Brad Carlin、 Bob Carpenter、 Alicia Carriquiry、 Samantha Cook、 Alex Damour、 Victor De Oliveira、 Vince Dorie、 David Draper、 John Emerson、 Steve Fienberg、 Alex Franks、 Byron Gajewski、 Yuanjun Gao、 Daniel Gianola、 Yuri Goegebeur、 David Hammill、 Chad Heilig、 Matt Hoffman、 Chuanpu Hu、 Zaiying Huang、 Shane Jensen、 YoonSook Jeon、 PasiJylanki、 Jay Kadane、 Jouni Kerman、 Gary King、 Lucien Le Cam、 Yew Jin Lim、 Rod Little、 Tom Little、 Chuanhai Liu、 Xuecheng Liu、 Peter McCullagh、 Mary Sara McPeek、 XiaoLi Meng、 BabackMoghaddam、 Olivier Nimeskern、 Peter Norvig、 Ali Rahimi、 Thomas Richardson、 Christian Robert、 Scott Schmidler、 Matt Schofield、 Andrea Siegel、 SandipSinharay、 Elizabeth Stuart、 Andrew Swift、 Eric Tassone、 Francis Tuerlinckx、 Iven Van Mechelen、 Amos Waterland、 Rob Weiss、 LoHua Yuan和Alan Zaslavsky。我们要特别感谢John Boscardin、 Jessica Hwang、 Daniel Lee、 Phillip Price和Radford Neal。

　　这项工作部分是由美国国家科学基金会、美国国家卫生研究院、美国教育科学研究所、美国国家安全局、美国能源部和芬兰科学院提供资助的。

　　另外，本书中出现的例子和文章有些是由我们自己完成，有些则由别人撰写，这些都在文献注记以及章后练习中有所标记。

　　我们要感谢Caroline、Nancy、Hara、Amy、Ilona，以及其他家人和朋友，感谢他们在我们的写作与修改过程中的关爱与支持。

探索数据中的不确定性：一本关于贝叶斯方法的实用指南本书是一本面向广泛读者的引人入胜的读物，它将带领读者踏上一段关于数据分析的精彩旅程。我们深入探索一个核心主题：如何在面对数据中的固有不确定性时，做出更明智、更严谨的决策。本书的核心在于介绍一套强大而灵活的分析框架——贝叶斯方法。为何选择贝叶斯？在信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据包围。从科学研究到商业决策，从医疗诊断到社会科学，数据分析无处不在。然而，数据本身并非完美的真理，它们往往带有不确定性，可能受到测量误差、抽样偏差或其他随机因素的影响。传统的统计方法有时难以充分捕捉和量化这种不确定性。贝叶斯方法提供了一种截然不同的视角。它不将参数视为固定的未知值，而是将其视为具有概率分布的随机变量。这意味着我们可以将先验知识（在观察数据之前的信念）与观测到的数据相结合，从而更新我们的信念，得到更精炼的后验概率分布。这种更新过程不仅能够量化不确定性，还能自然地将领域知识融入分析，使得结论更加丰富和具有洞察力。本书将为你揭示什么？本书的旅程将从贝叶斯统计学的基本原理开始，逐步深入到更复杂的模型和技术。我们将详细阐述以下关键概念：概率的哲学：我们将探讨关于概率的不同解释，以及它们如何在贝叶斯框架下协同工作，帮助我们理解和表达不确定性。先验与后验：学习如何选择和表达先验分布，以及如何利用贝叶斯定理将它们与数据相结合，得到更新后的后验分布。这部分内容将帮助你理解如何将已有的知识有效地融入数据分析。似然函数：深入理解似然函数在贝叶斯分析中的核心作用，它是连接数据和模型参数的桥梁。模型构建的艺术：我们将介绍一系列广泛应用的贝叶斯模型，涵盖从简单的线性回归到更复杂的层次模型。你将学会如何根据具体问题选择合适的模型，并理解不同模型的优缺点。计算的挑战与解决方案：贝叶斯模型通常需要复杂的计算来推断后验分布。本书将详细介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等现代计算技术，为你提供实际操作的工具和方法。模型诊断与评估：构建模型只是第一步，如何判断模型是否拟合数据、预测能力如何，以及如何进行模型比较，都是至关重要的环节。本书将提供实用的模型诊断和评估技术。案例研究的实践：为了让理论变得更加生动，我们将穿插一系列引人入胜的案例研究，涵盖不同学科领域。通过这些实际应用的例子，你将亲眼看到贝叶斯方法如何在真实世界的数据分析中发挥强大作用。谁适合阅读本书？本书适合以下人群：希望深化数据分析技能的研究人员：无论你来自统计学、计算机科学、物理学、生物学、经济学还是任何其他定量领域，本书都将为你提供一套强大的新工具。寻求更严谨决策的从业者：在商业、金融、工程、市场营销等领域，理解和量化不确定性对于做出卓越的决策至关重要。对概率和统计理论感兴趣的学习者：如果你对概率的本质、模型推理和数据驱动的决策过程充满好奇，本书将为你提供一个深入探索的平台。对机器学习和人工智能有初步了解的人士：贝叶斯方法是许多现代机器学习算法的基石，掌握它们将有助于你更深入地理解这些技术。阅读本书，你将获得：通过阅读本书，你不仅将掌握一套强大的数据分析方法，还将培养一种更加审慎、辩证的数据分析思维方式。你将能够：更清晰地理解数据的局限性和不确定性。构建更灵活、更具解释性的统计模型。将先验知识和数据洞察有机结合。做出更具信息量、更有说服力的决策。自信地处理复杂的数据问题。踏上这段探索之旅，让我们一起拥抱数据中的不确定性，用贝叶斯的方法解锁更深层次的见解。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往更深层次数据理解的大门。我一直对贝叶斯方法所提供的“量化不确定性”的能力感到由衷的敬佩，它允许我们在信息不完全的情况下，仍然能够做出有根据的判断。这本“英文导读版”的吸引力在于，我能更直接地感受到原著作者的思路，而导读部分又像是为我量身定制的“翻译官”和“解说员”，帮助我跨越语言和理论的障碍。我期待通过阅读这本书，能够系统地掌握贝叶斯统计学的理论基石，理解从先验概率到后验概率的转变过程，以及其中蕴含的逻辑。我希望能够学习到如何构建和解释各种复杂的贝叶斯模型，并了解它们在不同学科领域的应用，比如在医学诊断、金融风险评估或者自然语言处理中。更重要的是，我希望这本书能教会我如何有效地使用现代计算工具来实现贝叶斯模型的拟合和推断，从而能够将这些强大的分析工具应用到我自己的研究和实际工作中，解决那些传统统计方法难以触及的问题。

评分☆☆☆☆☆

我最近购入了《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》，这本厚重且极具专业性的书籍，让我对其内容充满了好奇与敬畏。我一直认为，贝叶斯方法是一种非常优雅且强大的数据分析工具，它能够在不确定性面前，提供一种灵活而富有洞察力的解决方案。作为一名正在探索数据科学前沿的研究者，我深知掌握贝叶斯统计的精髓对于提升分析能力至关重要。这本书是“英文导读版”，这意味着它在保持原著严谨性的同时，可能为非英语母语者提供了更友好的阅读体验，这一点让我感到非常欣慰。我期望这本书能够为我打开一个全新的统计学视野，让我理解如何将先验知识融入到数据分析过程中，如何量化和更新对未知参数的信念。我希望能深入学习书中关于概率模型构建的各种方法，理解不同类型的先验分布及其在实际应用中的选择策略。此外，对于那些复杂的计算问题，比如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的原理和实现，我希望这本书能够给出清晰的讲解，帮助我克服计算上的障碍，能够自信地运用这些技术解决实际问题，从而在我的研究领域内，能够更准确地评估模型，做出更可靠的推断。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》这本书，心中既有兴奋，也有对自身能力的一丝担忧。我一直对贝叶斯统计学那种“信念不断更新”的哲学思想深感着迷，它似乎更符合我们认识世界、学习新知识的自然过程。但同时，我也明白贝叶斯统计学需要坚实的数学基础，尤其是在概率论、微积分以及一些数值计算方法方面，这对我来说是一个不小的挑战。选择“英文导读版”的初衷，我希望能够最大程度地保留原著的精髓，同时借助导读部分，能够对那些可能在理解上有所困难的概念进行更深入的阐释，从而提高我的学习效率。我期待这本书能够全面地介绍贝叶斯统计学的核心内容，包括如何构建合适的概率模型，如何选择合适的先验分布，以及如何利用各种计算方法（如MCMC）来求解后验分布。我希望这本书能提供丰富的实例，让我能够将理论知识与实际应用相结合，学习如何解释模型的输出，如何进行模型评估和比较，最终能够运用贝叶斯方法来解决我所遇到的真实世界中的数据分析问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》，作为一个正在深入学习贝叶斯统计学的读者，我深感这本书的重要性，虽然我不能直接透露书中的具体内容，但我可以从一个学习者的角度，表达我对这本书的期待、学习过程中可能遇到的挑战，以及我希望从中获得的收获。在开始阅读之前，我内心充满了对贝叶斯方法的敬畏和好奇。我了解到贝叶斯统计学是一种强大的推断框架，它允许我们结合先验知识和观测数据来更新我们的信念。这种迭代式的学习过程，与我日常的思维模式不谋而合。我一直对如何科学地量化不确定性感到着迷，而贝叶斯方法似乎提供了一条清晰的路径。这本书作为“英文导读版”，意味着它保留了原著的精髓，并且增加了导读部分，这对我这个非母语读者来说无疑是巨大的福音。我希望导读部分能够帮助我更好地理解那些可能略显晦涩的统计学概念和数学推导，让我能够更顺畅地进入贝叶斯的世界。同时，我期待通过学习这本书，能够掌握如何构建和解释贝叶斯模型，从而在我的科研或工作中能够做出更明智的决策。我希望它不仅仅是一本理论书籍，更能提供实际操作的指导，让我能够将所学知识融会贯通，解决实际问题。我预计在学习过程中会遇到不少挑战，尤其是那些涉及高维参数空间和复杂模型的情况，但我相信这本书的系统性讲解会帮助我逐步克服这些困难。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了这本《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》，对于这本书，我抱持着一种既严谨又略带兴奋的心态。我深知贝叶斯统计在现代数据科学领域的重要性，它不仅仅是一种统计学理论，更是一种思考问题、处理不确定性的思维方式。这本书作为原书的第三版，并且是英文导读版，这预示着它包含了最新的研究成果和更易于理解的解释。我尤其看重“导读版”这个标签，它暗示着作者或译者可能为我们这些初学者和非英语母语者提供了额外的帮助，比如对核心概念的深入阐释，或者对一些复杂数学推导的简化说明。我期待这本书能够引导我从宏观上理解贝叶斯推断的哲学基础，理解为什么它与频率派统计学有所不同，以及在什么场景下贝叶斯方法更具优势。我希望它能循序渐进地带领我学习概率模型的设计，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等抽样技术，以及如何评估模型的拟合度和进行模型比较。在我的学习过程中，我希望能获得一种“豁然开朗”的感觉，能够真正理解那些曾经让我困惑的统计概念，并将这些知识内化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》这本书时，我的内心涌现出的是一种对未知领域的探索欲望和对掌握前沿统计方法的渴望。我深知贝叶斯统计学在数据科学、机器学习以及人工智能等领域扮演着越来越关键的角色，它提供了一种非常灵活且强大的框架来处理不确定性。这本“英文导读版”对我来说具有特殊的吸引力，我希望能够通过它，更直接地接触到贝叶斯统计学领域最权威的思想，同时又能够受益于导读部分提供的更为深入和易于理解的解释。我期待这本书能够帮助我系统地学习贝叶斯统计学的基本原理，包括概率建模、先验选择、似然函数构建以及后验推断等关键环节。我希望能深入理解各种贝叶斯推断方法，特别是那些在计算密集型问题中至关重要的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并学习如何在实际中运用这些方法来分析复杂数据。我的目标是通过学习这本书，能够更自信地构建和评估贝叶斯模型，并将其应用于解决我所面临的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，拿到《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》这本书，我的内心是充满期待的，同时也夹杂着一丝丝的忐忑。我一直对贝叶斯统计学那种“不断更新信念”的理念非常着迷，它似乎更符合我们人类认识世界的过程。然而，我深知贝叶斯统计学的数学基础相当扎实，尤其是一些概率论和数理统计的知识，对于我来说，可能需要付出更多的努力去理解。这本“英文导读版”吸引我的地方在于，我希望能通过它，更直接地接触到原著的思想精髓，同时又能够借助导读部分，更好地理解那些可能因语言差异或专业术语带来的理解障碍。我期待这本书能够系统地介绍贝叶斯统计学的核心概念，从先验分布的选择，到似然函数的构建，再到后验分布的推断，都能够有清晰的讲解。我希望能学习如何使用贝叶斯方法来构建各种复杂的数据模型，例如层级模型、动态模型等，并且能够理解这些模型的假设和适用范围。更重要的是，我希望这本书能教会我如何利用实际的计算工具，比如R或Python中的相关包，来实现贝叶斯模型的拟合和结果的解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》在我手中，我首先想到的是它所承载的知识深度和广度。我一直对贝叶斯统计学所推崇的“信念更新”理念非常着迷，它允许我们在已有知识的基础上，根据新获得的数据不断地 refining our understanding。我认为，这种思考方式对于理解真实世界中复杂多变的情况至关重要。这本“英文导读版”对我来说意义非凡，我希望它能提供一个机会，让我能够以一种更直接、更原汁原味的方式来学习贝叶斯统计。同时，导读部分也让我看到了作者的良苦用心，我期待它能帮助我扫清一些潜在的理解障碍，让我在数学推导和概念阐释上能够更加顺畅。我希望通过这本书，我能够深入掌握贝叶斯统计学的核心框架，理解如何从概率分布的角度去建模，如何使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等计算方法来近似计算后验分布，以及如何解读和评估模型的输出。我希望它能为我在面临实际数据分析问题时，提供一套系统而强大的工具集。

评分☆☆☆☆☆

我对《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》这本书充满了期待，它代表着我学习贝叶斯统计学道路上的一个重要里程碑。我一直认为，贝叶斯方法是一种非常强大的工具，它能够将我们的先验知识与观测数据有机地结合起来，从而做出更明智、更具鲁棒性的推断。特别是“英文导读版”的出现，让我看到了能够更深入、更准确地理解原著思想的希望，同时导读部分又像一位经验丰富的向导，帮助我理解那些可能稍显晦涩的数学概念和统计理论。我期待这本书能够系统地介绍贝叶斯统计学的核心概念，从概率分布的基本性质，到贝叶斯定理的巧妙运用，再到后验分布的计算和解释。我尤其希望能学习到如何构建不同类型的贝叶斯模型，包括那些在复杂的科学研究和工程应用中常见的模型，并且理解这些模型在实际数据分析中的适用性和局限性。我希望通过这本书，能够提升我在不确定性量化和模型解释方面的能力，从而在我的学术研究或实际工作中，能够做出更科学、更可靠的决策。

评分☆☆☆☆☆

拿到《贝叶斯数据分析（英文导读版原书第3版）》这本书，我首先感受到的是一种学习的动力和对未知领域的探索欲。我深知贝叶斯统计学在现代数据分析中占据着越来越重要的地位，它提供了一种全新的视角来理解和处理不确定性。我之所以选择这个“英文导读版”，是因为我希望能够尽可能地贴近原著的思想，并且能够借助导读部分，更好地理解那些可能在翻译过程中流失的细微之处，或者是一些更具启发性的注解。我期待这本书能够系统地介绍贝叶斯统计学的基本原理，从概率论的基础，到贝叶斯定理的应用，再到各种推断方法的讲解。我尤其希望能够学习如何构建和评估复杂的贝叶斯模型，例如在生物统计、经济学、社会科学等领域常见的模型，并且能够理解这些模型的假设、优势和局限性。我对书中可能包含的案例研究和实际应用非常感兴趣，希望能通过这些例子，将抽象的理论转化为具体的实践，从而提升我解决实际数据问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，全英文，有点吃力

评分☆☆☆☆☆

好书，正版，但印刷一般，有点可惜

评分☆☆☆☆☆

非常非常好用非常非常好用

评分☆☆☆☆☆

正版！质量好，内容好！！

评分☆☆☆☆☆

专业类，不评价