貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 安德魯·格爾曼（Andrew Gelman），[澳] 約翰B.卡林（John B.Carlin），[美] 哈爾 S.斯特恩等著，王星注

圖書標籤:

貝葉斯方法
數據分析
統計學
概率論
機器學習
模型
推斷
R語言
統計建模
第三版

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到靜流書站

book.coffeedeals.club

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111525844

版次：1

商品編碼：11886268

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名：國外實用統計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：661

具體描述

內容簡介

　　本書是Bayesian Data Analysis的第3版，因在數據分析、研究解決難題方麵的可讀性、實用性而廣受讀者好評，被認為是貝葉斯方法領域的優秀之作。

作者簡介

　　[美]安德魯·格爾曼（Andrew Gelman），哥倫比亞大學應用統計中心主任，教授，獲美國統計協會頒發的傑齣貢獻奬，佳文章奬。

內頁插圖

前言/序言

　　前言

　　本書有三個定位分彆服務於三類不同需求的讀者：一是作為貝葉斯推斷基本原理的基礎性教材，二是涵蓋統計學及其相關應用領域的貝葉斯建模與計算方法的研究生用教材；三是作為應用統計工作者和研究者的有關貝葉斯方法的使用手冊。雖然書中的前幾章充滿瞭大量介紹性文字，但它並非嚴格意義上的統計學初等教材。書中使用的數學基礎包括：基本的概率與統計知識、初等微積分和綫性代數。第1章會比較詳細地迴顧基礎的概率論中的概念，以及一些我們假設讀者已經學習過的主題項。本書實用性的定位，意味著讀者應該已經具備較強的計算能力並且在處理概率論、統計、綫性代數方麵問題中有著豐富的經驗。

　　如果寫作本書僅僅是為瞭在市麵上增添又一本介紹性讀物，那麼它的價值不外乎是為讀者引入一些概念性的知識，卻不能為他們將來的實際工作提供指導，事實上貝葉斯分析和非貝葉斯分析本質上是一樣的，都能將分析引入勝境。另外，因為統計的本質是應用，所以我們覺得隻闡述高級方法卻不涉及對一些基本數據分析概念的介紹是不太妥當的；隻介紹流行的貝葉斯理論卻不列舉一些實際應用的案例也是不完整的。為瞭避免主體敘述混亂，將文獻注記放在每個章節之後，參考文獻放在全書的末尾。

　　真實的統計分析案例會貫穿全書，我們這樣做是希望能使本書整體的講解都帶有實用的意味。事實上，貝葉斯方法概念力求簡潔，令那些處於特殊環境之中的復雜問題迎刃而解。非貝葉斯的方法雖然也曾是統計理論的主流，20世紀的大部分實踐都基於這些方法，但是近幾十年貝葉斯理論的重新興起大多得益於現代計算機技術的普及和發展，而不是通常我們所認為的貝葉斯思想的理論和邏輯優勢。

　　我們在處理貝葉斯推斷時，主要注重實踐而不是理論——書中引用的大量來自於我們和其他人親身經曆的實踐案例可見證這一點。第1章詮釋以概率論基礎作為經驗和度量工具的觀點（具體見1.4～1.7節）。

　　第3版的變化

　　本書第3版中突齣的一個特色就是增加瞭第20～23章——講述非參數建模。其他的一些變化包括：第2、5章和其他地方新增瞭關於弱信息先驗的內容；第13章增添瞭避免邊界先驗的內容；第7章更新瞭對交叉驗證和預測信息標準的討論；第11章講述改進瞭收斂檢測以及迭代模擬有效樣本量的計算方法；第12、13章陳述瞭哈密頓濛特卡羅方法、變分貝葉斯以及EP算法的內容；附錄C給齣瞭新修訂過的代碼。除此之外，本書還有一些其他的變化。

　　在完成第1版《貝葉斯數據分析》之後的18年裏，我們處理過眾多有趣的應用案例，限於篇幅，我們沒能把它們都寫入這一版中。一些例子收錄在我們齣版的《數據的迴歸分析與多級模型》一書和發錶的一些論文中。

　　在綫資源

　　附加的資料，包括例子中使用的數據、章後練習的解答，以及書籍齣版之後發現的一些錯誤，都已經發布在網站上。網址為http://www.stat.columbia.edu/~gelman/book/。如有任何建議或意見可以直接發給我們。

　　緻謝

　　我們對許多學生、同事以及提齣建議和意見的朋友們錶示感謝，同時感謝公共贊助使我們的工作能夠順利完成。

　　特彆地，我們感謝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。我們要特彆感謝John Boscardin、 Jessica Hwang、 Daniel Lee、 Phillip Price和Radford Neal。

　　這項工作部分是由美國國傢科學基金會、美國國傢衛生研究院、美國教育科學研究所、美國國傢安全局、美國能源部和芬蘭科學院提供資助的。

　　另外，本書中齣現的例子和文章有些是由我們自己完成，有些則由彆人撰寫，這些都在文獻注記以及章後練習中有所標記。

　　我們要感謝Caroline、Nancy、Hara、Amy、Ilona，以及其他傢人和朋友，感謝他們在我們的寫作與修改過程中的關愛與支持。

探索數據中的不確定性：一本關於貝葉斯方法的實用指南本書是一本麵嚮廣泛讀者的引人入勝的讀物，它將帶領讀者踏上一段關於數據分析的精彩旅程。我們深入探索一個核心主題：如何在麵對數據中的固有不確定性時，做齣更明智、更嚴謹的決策。本書的核心在於介紹一套強大而靈活的分析框架——貝葉斯方法。為何選擇貝葉斯？在信息爆炸的時代，我們每天都被海量數據包圍。從科學研究到商業決策，從醫療診斷到社會科學，數據分析無處不在。然而，數據本身並非完美的真理，它們往往帶有不確定性，可能受到測量誤差、抽樣偏差或其他隨機因素的影響。傳統的統計方法有時難以充分捕捉和量化這種不確定性。貝葉斯方法提供瞭一種截然不同的視角。它不將參數視為固定的未知值，而是將其視為具有概率分布的隨機變量。這意味著我們可以將先驗知識（在觀察數據之前的信念）與觀測到的數據相結閤，從而更新我們的信念，得到更精煉的後驗概率分布。這種更新過程不僅能夠量化不確定性，還能自然地將領域知識融入分析，使得結論更加豐富和具有洞察力。本書將為你揭示什麼？本書的旅程將從貝葉斯統計學的基本原理開始，逐步深入到更復雜的模型和技術。我們將詳細闡述以下關鍵概念：概率的哲學：我們將探討關於概率的不同解釋，以及它們如何在貝葉斯框架下協同工作，幫助我們理解和錶達不確定性。先驗與後驗：學習如何選擇和錶達先驗分布，以及如何利用貝葉斯定理將它們與數據相結閤，得到更新後的後驗分布。這部分內容將幫助你理解如何將已有的知識有效地融入數據分析。似然函數：深入理解似然函數在貝葉斯分析中的核心作用，它是連接數據和模型參數的橋梁。模型構建的藝術：我們將介紹一係列廣泛應用的貝葉斯模型，涵蓋從簡單的綫性迴歸到更復雜的層次模型。你將學會如何根據具體問題選擇閤適的模型，並理解不同模型的優缺點。計算的挑戰與解決方案：貝葉斯模型通常需要復雜的計算來推斷後驗分布。本書將詳細介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等現代計算技術，為你提供實際操作的工具和方法。模型診斷與評估：構建模型隻是第一步，如何判斷模型是否擬閤數據、預測能力如何，以及如何進行模型比較，都是至關重要的環節。本書將提供實用的模型診斷和評估技術。案例研究的實踐：為瞭讓理論變得更加生動，我們將穿插一係列引人入勝的案例研究，涵蓋不同學科領域。通過這些實際應用的例子，你將親眼看到貝葉斯方法如何在真實世界的數據分析中發揮強大作用。誰適閤閱讀本書？本書適閤以下人群：希望深化數據分析技能的研究人員：無論你來自統計學、計算機科學、物理學、生物學、經濟學還是任何其他定量領域，本書都將為你提供一套強大的新工具。尋求更嚴謹決策的從業者：在商業、金融、工程、市場營銷等領域，理解和量化不確定性對於做齣卓越的決策至關重要。對概率和統計理論感興趣的學習者：如果你對概率的本質、模型推理和數據驅動的決策過程充滿好奇，本書將為你提供一個深入探索的平颱。對機器學習和人工智能有初步瞭解的人士：貝葉斯方法是許多現代機器學習算法的基石，掌握它們將有助於你更深入地理解這些技術。閱讀本書，你將獲得：通過閱讀本書，你不僅將掌握一套強大的數據分析方法，還將培養一種更加審慎、辯證的數據分析思維方式。你將能夠：更清晰地理解數據的局限性和不確定性。構建更靈活、更具解釋性的統計模型。將先驗知識和數據洞察有機結閤。做齣更具信息量、更有說服力的決策。自信地處理復雜的數據問題。踏上這段探索之旅，讓我們一起擁抱數據中的不確定性，用貝葉斯的方法解鎖更深層次的見解。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我最近購入瞭《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》，這本厚重且極具專業性的書籍，讓我對其內容充滿瞭好奇與敬畏。我一直認為，貝葉斯方法是一種非常優雅且強大的數據分析工具，它能夠在不確定性麵前，提供一種靈活而富有洞察力的解決方案。作為一名正在探索數據科學前沿的研究者，我深知掌握貝葉斯統計的精髓對於提升分析能力至關重要。這本書是“英文導讀版”，這意味著它在保持原著嚴謹性的同時，可能為非英語母語者提供瞭更友好的閱讀體驗，這一點讓我感到非常欣慰。我期望這本書能夠為我打開一個全新的統計學視野，讓我理解如何將先驗知識融入到數據分析過程中，如何量化和更新對未知參數的信念。我希望能深入學習書中關於概率模型構建的各種方法，理解不同類型的先驗分布及其在實際應用中的選擇策略。此外，對於那些復雜的計算問題，比如馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的原理和實現，我希望這本書能夠給齣清晰的講解，幫助我剋服計算上的障礙，能夠自信地運用這些技術解決實際問題，從而在我的研究領域內，能夠更準確地評估模型，做齣更可靠的推斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》在我手中，我首先想到的是它所承載的知識深度和廣度。我一直對貝葉斯統計學所推崇的“信念更新”理念非常著迷，它允許我們在已有知識的基礎上，根據新獲得的數據不斷地 refining our understanding。我認為，這種思考方式對於理解真實世界中復雜多變的情況至關重要。這本“英文導讀版”對我來說意義非凡，我希望它能提供一個機會，讓我能夠以一種更直接、更原汁原味的方式來學習貝葉斯統計。同時，導讀部分也讓我看到瞭作者的良苦用心，我期待它能幫助我掃清一些潛在的理解障礙，讓我在數學推導和概念闡釋上能夠更加順暢。我希望通過這本書，我能夠深入掌握貝葉斯統計學的核心框架，理解如何從概率分布的角度去建模，如何使用馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等計算方法來近似計算後驗分布，以及如何解讀和評估模型的輸齣。我希望它能為我在麵臨實際數據分析問題時，提供一套係統而強大的工具集。

評分☆☆☆☆☆

拿到《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》這本書，我首先感受到的是一種學習的動力和對未知領域的探索欲。我深知貝葉斯統計學在現代數據分析中占據著越來越重要的地位，它提供瞭一種全新的視角來理解和處理不確定性。我之所以選擇這個“英文導讀版”，是因為我希望能夠盡可能地貼近原著的思想，並且能夠藉助導讀部分，更好地理解那些可能在翻譯過程中流失的細微之處，或者是一些更具啓發性的注解。我期待這本書能夠係統地介紹貝葉斯統計學的基本原理，從概率論的基礎，到貝葉斯定理的應用，再到各種推斷方法的講解。我尤其希望能夠學習如何構建和評估復雜的貝葉斯模型，例如在生物統計、經濟學、社會科學等領域常見的模型，並且能夠理解這些模型的假設、優勢和局限性。我對書中可能包含的案例研究和實際應用非常感興趣，希望能通過這些例子，將抽象的理論轉化為具體的實踐，從而提升我解決實際數據問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》，作為一個正在深入學習貝葉斯統計學的讀者，我深感這本書的重要性，雖然我不能直接透露書中的具體內容，但我可以從一個學習者的角度，錶達我對這本書的期待、學習過程中可能遇到的挑戰，以及我希望從中獲得的收獲。在開始閱讀之前，我內心充滿瞭對貝葉斯方法的敬畏和好奇。我瞭解到貝葉斯統計學是一種強大的推斷框架，它允許我們結閤先驗知識和觀測數據來更新我們的信念。這種迭代式的學習過程，與我日常的思維模式不謀而閤。我一直對如何科學地量化不確定性感到著迷，而貝葉斯方法似乎提供瞭一條清晰的路徑。這本書作為“英文導讀版”，意味著它保留瞭原著的精髓，並且增加瞭導讀部分，這對我這個非母語讀者來說無疑是巨大的福音。我希望導讀部分能夠幫助我更好地理解那些可能略顯晦澀的統計學概念和數學推導，讓我能夠更順暢地進入貝葉斯的世界。同時，我期待通過學習這本書，能夠掌握如何構建和解釋貝葉斯模型，從而在我的科研或工作中能夠做齣更明智的決策。我希望它不僅僅是一本理論書籍，更能提供實際操作的指導，讓我能夠將所學知識融會貫通，解決實際問題。我預計在學習過程中會遇到不少挑戰，尤其是那些涉及高維參數空間和復雜模型的情況，但我相信這本書的係統性講解會幫助我逐步剋服這些睏難。

評分☆☆☆☆☆

這本書《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》對我而言，不僅僅是一本技術書籍，更像是一扇通往更深層次數據理解的大門。我一直對貝葉斯方法所提供的“量化不確定性”的能力感到由衷的敬佩，它允許我們在信息不完全的情況下，仍然能夠做齣有根據的判斷。這本“英文導讀版”的吸引力在於，我能更直接地感受到原著作者的思路，而導讀部分又像是為我量身定製的“翻譯官”和“解說員”，幫助我跨越語言和理論的障礙。我期待通過閱讀這本書，能夠係統地掌握貝葉斯統計學的理論基石，理解從先驗概率到後驗概率的轉變過程，以及其中蘊含的邏輯。我希望能夠學習到如何構建和解釋各種復雜的貝葉斯模型，並瞭解它們在不同學科領域的應用，比如在醫學診斷、金融風險評估或者自然語言處理中。更重要的是，我希望這本書能教會我如何有效地使用現代計算工具來實現貝葉斯模型的擬閤和推斷，從而能夠將這些強大的分析工具應用到我自己的研究和實際工作中，解決那些傳統統計方法難以觸及的問題。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》這本書，心中既有興奮，也有對自身能力的一絲擔憂。我一直對貝葉斯統計學那種“信念不斷更新”的哲學思想深感著迷，它似乎更符閤我們認識世界、學習新知識的自然過程。但同時，我也明白貝葉斯統計學需要堅實的數學基礎，尤其是在概率論、微積分以及一些數值計算方法方麵，這對我來說是一個不小的挑戰。選擇“英文導讀版”的初衷，我希望能夠最大程度地保留原著的精髓，同時藉助導讀部分，能夠對那些可能在理解上有所睏難的概念進行更深入的闡釋，從而提高我的學習效率。我期待這本書能夠全麵地介紹貝葉斯統計學的核心內容，包括如何構建閤適的概率模型，如何選擇閤適的先驗分布，以及如何利用各種計算方法（如MCMC）來求解後驗分布。我希望這本書能提供豐富的實例，讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤，學習如何解釋模型的輸齣，如何進行模型評估和比較，最終能夠運用貝葉斯方法來解決我所遇到的真實世界中的數據分析問題。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭這本《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》，對於這本書，我抱持著一種既嚴謹又略帶興奮的心態。我深知貝葉斯統計在現代數據科學領域的重要性，它不僅僅是一種統計學理論，更是一種思考問題、處理不確定性的思維方式。這本書作為原書的第三版，並且是英文導讀版，這預示著它包含瞭最新的研究成果和更易於理解的解釋。我尤其看重“導讀版”這個標簽，它暗示著作者或譯者可能為我們這些初學者和非英語母語者提供瞭額外的幫助，比如對核心概念的深入闡釋，或者對一些復雜數學推導的簡化說明。我期待這本書能夠引導我從宏觀上理解貝葉斯推斷的哲學基礎，理解為什麼它與頻率派統計學有所不同，以及在什麼場景下貝葉斯方法更具優勢。我希望它能循序漸進地帶領我學習概率模型的設計，馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等抽樣技術，以及如何評估模型的擬閤度和進行模型比較。在我的學習過程中，我希望能獲得一種“豁然開朗”的感覺，能夠真正理解那些曾經讓我睏惑的統計概念，並將這些知識內化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》這本書時，我的內心湧現齣的是一種對未知領域的探索欲望和對掌握前沿統計方法的渴望。我深知貝葉斯統計學在數據科學、機器學習以及人工智能等領域扮演著越來越關鍵的角色，它提供瞭一種非常靈活且強大的框架來處理不確定性。這本“英文導讀版”對我來說具有特殊的吸引力，我希望能夠通過它，更直接地接觸到貝葉斯統計學領域最權威的思想，同時又能夠受益於導讀部分提供的更為深入和易於理解的解釋。我期待這本書能夠幫助我係統地學習貝葉斯統計學的基本原理，包括概率建模、先驗選擇、似然函數構建以及後驗推斷等關鍵環節。我希望能深入理解各種貝葉斯推斷方法，特彆是那些在計算密集型問題中至關重要的馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）算法，並學習如何在實際中運用這些方法來分析復雜數據。我的目標是通過學習這本書，能夠更自信地構建和評估貝葉斯模型，並將其應用於解決我所麵臨的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我對《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》這本書充滿瞭期待，它代錶著我學習貝葉斯統計學道路上的一個重要裏程碑。我一直認為，貝葉斯方法是一種非常強大的工具，它能夠將我們的先驗知識與觀測數據有機地結閤起來，從而做齣更明智、更具魯棒性的推斷。特彆是“英文導讀版”的齣現，讓我看到瞭能夠更深入、更準確地理解原著思想的希望，同時導讀部分又像一位經驗豐富的嚮導，幫助我理解那些可能稍顯晦澀的數學概念和統計理論。我期待這本書能夠係統地介紹貝葉斯統計學的核心概念，從概率分布的基本性質，到貝葉斯定理的巧妙運用，再到後驗分布的計算和解釋。我尤其希望能學習到如何構建不同類型的貝葉斯模型，包括那些在復雜的科學研究和工程應用中常見的模型，並且理解這些模型在實際數據分析中的適用性和局限性。我希望通過這本書，能夠提升我在不確定性量化和模型解釋方麵的能力，從而在我的學術研究或實際工作中，能夠做齣更科學、更可靠的決策。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，拿到《貝葉斯數據分析（英文導讀版原書第3版）》這本書，我的內心是充滿期待的，同時也夾雜著一絲絲的忐忑。我一直對貝葉斯統計學那種“不斷更新信念”的理念非常著迷，它似乎更符閤我們人類認識世界的過程。然而，我深知貝葉斯統計學的數學基礎相當紮實，尤其是一些概率論和數理統計的知識，對於我來說，可能需要付齣更多的努力去理解。這本“英文導讀版”吸引我的地方在於，我希望能通過它，更直接地接觸到原著的思想精髓，同時又能夠藉助導讀部分，更好地理解那些可能因語言差異或專業術語帶來的理解障礙。我期待這本書能夠係統地介紹貝葉斯統計學的核心概念，從先驗分布的選擇，到似然函數的構建，再到後驗分布的推斷，都能夠有清晰的講解。我希望能學習如何使用貝葉斯方法來構建各種復雜的數據模型，例如層級模型、動態模型等，並且能夠理解這些模型的假設和適用範圍。更重要的是，我希望這本書能教會我如何利用實際的計算工具，比如R或Python中的相關包，來實現貝葉斯模型的擬閤和結果的解釋。

評分☆☆☆☆☆

工具書活動買的

評分☆☆☆☆☆

送瞭一本二手的書過來，第一次京東留差評。

評分☆☆☆☆☆

很經典值得仔細看看

評分☆☆☆☆☆

最經典的貝葉斯分析書籍

評分☆☆☆☆☆

給同事買的，看書名就覺得專業。。

評分☆☆☆☆☆

最經典的貝葉斯分析書籍