现代统计学系列丛书：贝叶斯统计 [Bayesian Statistics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韦来生 著

图书标签:

• 贝叶斯统计
• 统计学
• 概率论
• 机器学习
• 数据分析
• 模型选择
• 推断统计
• 现代统计学
• 统计建模
• Bayesian Statistics

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040445046

版次：1

商品编码：11897164

包装：平装

丛书名： 现代统计学系列丛书

外文名称：Bayesian Statistics

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：215

字数：250000

正文语种：中文

内容简介

　　《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》共六章，主要内容包括绪论、先验分布的选取、后验分布的计算、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算。
　　《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》各章配有大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。
　　《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生的教材，亦可作为统计专业的研究生、教师以及应用统计工作者的参考用书。

内页插图

目录

常用符号

第一章 绪论
1．1 引言
1．2 贝叶斯统计推断的若干基本概念
1．3 贝叶斯统计决策的若干基本概念
*1．4 一些基本统计方法及理论的简单回顾
习题一

第二章 先验分布的选取
2．1 主观概率
2．2 利用先验信息确定先验分布
2．3 利用边缘分布m（z）确定先验分布
2．4 无信息先验分布
2．5 共轭先验分布
2．6 分层先验（多阶段先验）
习题二

第三章 常见统计模型参数的后验分布
3．1 后验分布与充分性
3．2 正态总体参数的后验分布
3．3 一类离散分布和多项分布参数的后验分布
3．4 寿命分布参数的后验分布
3．5 泊松分布和均匀分布参数的后验分布
习题三

第四章 贝叶斯统计推断
4．1 贝叶斯点估计
4．2 区间估计
4．3 假设检验
4．4 预测推断
4．5 假设检验与模型选择t
习题四

第五章 贝叶斯统计决策
5．1 引言
5．2 后验风险最小原则
5．3 一般损失函数下的贝叶斯估计
5．4 假设检验和有限行动（分类）问题
*5．5 Minimax准则
习题五

第六章 贝叶斯统计计算方法
6．1 引言
6．2 蒙特卡洛抽样方法
6．3 MCMC中马尔可夫链的一些基本概念
6．4 MCMC方法简介
6．5 Metropolis-Hastings算法
6．6 Gibbs抽样方法
6．7 R与WinBUGS软件
习题六

部分习题参考答案

附表
附表1 常用概率分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 t分布表
附表4 X2分布表

参考文献
索引

前言/序言

　　贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。
　　本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。
　　大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。
　　作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。
　　本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

现代统计学系列丛书：贝叶斯统计 内容简介 本书作为“现代统计学系列丛书”中的一员，专注于贝叶斯统计的核心理论与实践。在本书中，我们将深入探讨统计推断的另一重要范式——贝叶斯方法，并详细阐述其在数据分析领域的广泛应用。 理论基础 本书的开篇将系统地介绍贝叶斯统计的哲学基础和数学原理。我们将从贝叶斯定理出发，阐述其在更新信念、处理不确定性方面的强大力量。具体而言，我们将详细讲解： 先验分布（Prior Distributions）：如何选择和构建反映我们初始知识或信念的先验分布，以及不同类型先验（如主观先验、客观先验、共轭先验）的特点与应用场景。 似然函数（Likelihood Functions）：如何刻画观测数据与模型参数之间的关系，并将其与先验结合形成后验分布。 后验分布（Posterior Distributions）：通过贝叶斯定理，我们将学习如何计算和理解在观测数据下参数的更新信念，后验分布是贝叶斯推断的核心。 模型选择与评估（Model Selection and Evaluation）：介绍如何利用贝叶斯因子（Bayes Factors）、交叉验证（Cross-Validation）等方法进行模型比较和选择。 核心方法与技术 在打下坚实的理论基础后，本书将深入介绍贝叶斯统计中常用的推断方法与计算技术： 解析解与共轭先验（Analytic Solutions and Conjugate Priors）：在特定情况下，后验分布可以得到解析解，例如当先验和似然函数构成共轭对时。我们将详细分析这类模型，包括正态分布、二项分布、泊松分布等常用分布下的共轭关系。 马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法：对于大多数复杂的模型，后验分布难以获得解析解，MCMC方法成为不可或缺的计算工具。我们将详尽介绍： Metropolis-Hastings 算法：其基本原理、算法步骤、接受率的意义以及改进。 吉布斯采样（Gibbs Sampling）：在变量维度较高或后验分布难以直接采样的场景下的有效采样方法。 收敛诊断（Convergence Diagnostics）：如何判断MCMC链是否已经收敛到平稳分布，包括Gelman-Rubin统计量、Geweke统计量等。 后验分布的近似（Approximation of Posterior Distributions）：介绍变分推断（Variational Inference）等替代MCMC的方法，用于在计算上更高效地近似后验分布。 模型构建与应用 本书的重点之一在于引导读者掌握如何使用贝叶斯方法构建和分析各种统计模型，以解决实际问题。我们将覆盖以下关键领域： 线性回归（Linear Regression）：贝叶斯线性回归模型的构建、先验选择、参数估计与不确定性量化。 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）：将贝叶斯方法应用于逻辑回归、泊松回归等，分析离散数据和计数数据。 层次模型/多层模型（Hierarchical Models / Multilevel Models）：处理具有分组结构或嵌套结构的数据，例如在生物医学、教育、社会科学等领域，能有效地利用数据中的层级信息。 时间序列分析（Time Series Analysis）：贝叶斯视角下的时间序列建模，包括ARIMA模型、状态空间模型等。 模型评估与预测（Model Evaluation and Prediction）：如何利用后验分布进行预测，并量化预测的不确定性，包括预测区间（Predictive Intervals）的构建。 实践与案例分析 为了帮助读者更好地理解和应用贝叶斯统计，本书将结合实际数据，通过大量的案例分析来阐述理论。我们将重点介绍如何使用流行的贝叶斯统计软件包，例如： Stan：一个强大的概率编程语言，支持高效的MCMC采样。 JAGS/BUGS：经典的状态空间建模语言。 PyMC3/PyMC：Python生态系统中的贝叶斯建模库。 通过这些软件工具，读者将有机会亲手实践贝叶斯模型的构建、运行和结果解读。案例将覆盖统计学、机器学习、经济学、生物统计学等多个学科领域，展现贝叶斯统计的普适性和强大能力。 面向读者 本书适合具有一定统计学基础，希望深入了解贝叶斯统计理论和方法的学生、研究人员、数据科学家以及统计从业者。对于希望掌握更灵活、更强大的统计推断工具，并能更好地处理模型不确定性的读者而言，本书将是不可或缺的学习资源。 总结 “现代统计学系列丛书：贝叶斯统计”旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的贝叶斯统计学习体验。通过本书的学习，读者将能够独立构建和分析贝叶斯模型，并有效地将贝叶斯方法应用于解决现实世界中的复杂统计问题，从而提升数据分析的深度和准确性。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》这本书在理论深度和实践指导性方面都达到了很高的水平。作者并没有止步于讲解贝叶斯定理本身，而是深入探讨了如何利用贝叶斯方法进行复杂的统计建模。书中关于“模型构建”的部分，让我了解了如何根据实际问题设定合适的模型，并为模型中的参数指定恰当的先验分布。这需要一定的经验和对问题的深刻理解，而本书提供的详尽案例分析，恰恰弥补了这一点。我特别欣赏书中关于“模型评估与选择”的章节，作者介绍了多种贝叶斯模型评估的方法，比如贝叶斯因子和DIC（Deviance Information Criterion）。这些方法能够帮助我们判断哪个模型最适合描述我们的数据，以及如何量化不同模型之间的差异。这让我摆脱了过去那种“凭感觉”选择模型的困境，能够更科学地进行模型选择。书中关于“后验预测”的讲解，也让我对模型的应用有了更深的理解。它不仅仅是预测一个值，而是提供一个预测的分布，这能够让我们更好地评估预测的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学领域充满好奇，尤其是那些能够帮助我更好地理解数据背后隐藏的规律和不确定性的方法。当我看到《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》这本书时，我的眼睛立刻亮了起来。贝叶斯统计，这个名字本身就带有一种神秘和力量感，仿佛它能揭示出传统统计学所无法触及的深层联系。我毫不犹豫地购买了它，并满怀期待地翻开了第一页。这本书的装帧设计非常精美，厚重的纸张和清晰的排版，都预示着这是一本值得深入研读的学术著作。封面设计简洁而不失专业性，深蓝色的背景搭配银色的书名，散发出一种沉静而智慧的气息。我喜欢这种低调而内敛的设计风格，它让我觉得这本书蕴含着的是扎实的学术内容，而非华而不实的宣传。在翻阅的过程中，我注意到作者在叙述上非常严谨，概念的引入和推导都循序渐进，没有丝毫的跳跃。这对于我这样一位对贝叶斯统计初学者来说，是至关重要的。很多时候，我在阅读其他统计学书籍时，都会因为作者的跳跃性思维而感到困惑，但这本书的节奏感非常棒，它像一位经验丰富的向导，一步步地引领我走进贝叶斯的世界。书中对概率和分布的讲解，更是让我受益匪浅，我之前对这些概念的理解总是有些模糊，但在这本书里，作者用非常清晰的语言和生动的例子，让我对条件概率、边缘概率以及各种常见概率分布有了全新的认识。尤其是书中对贝叶斯定理的讲解，简直是醍醐灌顶，让我明白了信息是如何在证据的作用下不断更新和修正的，这对于理解现实世界中的不确定性非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上来说，《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》是一本非常愉悦的书籍。作者的文字功底非常扎实，他能够将复杂深奥的统计概念用通俗易懂的语言表达出来。我尤其喜欢书中对“信息更新”过程的描述，这让我想起了我们在日常生活中如何根据新的信息来调整自己的判断。贝叶斯统计的精髓就在于此，它提供了一个量化的框架来处理这种信息更新的过程。书中关于“马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）”方法的介绍，虽然技术性较强，但作者并没有直接抛出复杂的算法，而是通过类比和直观的解释，让我能够理解其基本原理和作用。这对于我这样不具备深厚编程背景的读者来说，是非常友好的。我之前对MCMC方法的理解一直停留在“黑箱”状态，但读完这本书，我感觉自己对它的工作机制有了更清晰的认识，这让我对如何在实际数据分析中应用贝叶斯方法更有信心。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》这本书时，首先映入眼帘的是其沉稳而专业的封面设计。翻开书页，我立刻被作者的写作风格所吸引。他没有采用那种直接堆砌公式的方式，而是从非常基础的概率概念入手，层层递进地引导读者进入贝叶斯统计的世界。书中对于“先验概率”的阐述，让我对“在观察任何数据之前，我们对某个事件可能性的初始判断”有了更深刻的理解。作者用非常生活化的例子，比如“猜硬币正反面”或者“预测某人是否会迟到”，来解释先验概率的设定。接着，他对“似然函数”的讲解，更是让我理解了“如果某个参数是真实的，那么我们观测到当前数据的可能性有多大”。这种对数据的“反向思考”让我觉得非常新颖。最令我兴奋的是，书中对“贝叶斯定理”的推导和应用进行了详尽的讲解。作者展示了如何将先验概率和似然函数结合，从而得到“后验概率”，即在观测到数据后，我们对事件可能性的修正判断。这个过程让我看到了信息是如何被更新和提炼的，这对于理解现实世界中不断变化的信息至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书给了我一个全新的视角来理解统计推断。《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》的作者在介绍贝叶斯统计时，非常注重概念的清晰性和逻辑的连贯性。他首先从概率的基本概念入手，比如条件概率和独立性，这些都是理解贝叶斯定理的基础。然后，他引入了“先验分布”的概念，强调了在进行推断之前，我们如何利用已有的知识或信念来描述模型参数的可能性。这与传统的频率统计学中将参数视为固定不变的值有着本质的区别，让我觉得贝叶斯方法更加灵活和富有主观性，也更能反映我们对未知事物的认知过程。书中对“似然函数”的阐述也让我受益匪浅，它清晰地解释了数据是如何“生成”的，以及这种生成过程与参数之间的关系。最精彩的部分在于对“后验分布”的讲解，它展示了如何将先验信息和观测数据结合，得到对参数的更新认识。这不仅仅是一个点估计，而是一个完整的概率分布，包含了参数的均值、方差以及各种可能的值，这让我能够更全面地评估模型的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》这本书时，我首先被它严谨而又易于理解的结构所吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从贝叶斯统计的基本概念——先验概率、似然函数和后验概率——开始讲解，并用生活中非常贴切的例子来阐释这些概念。例如，书中对于“一个人生病概率”的推断，就非常巧妙地展现了先验知识（例如，该疾病在人群中的普遍发病率）如何与新的证据（例如，病人出现的症状）相结合，最终得到一个更准确的后验概率。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了贝叶斯统计的学习门槛，让我这个统计学新手也能快速入门。更让我印象深刻的是，书中对于贝叶斯定理的推导过程，以及如何利用这个定理进行参数估计和假设检验的讲解。作者不仅给出了详细的数学推导，还结合了具体的计算示例，让我能够清晰地看到每一步是如何进行的。我过去对一些统计方法的理解，往往停留在“知其然，不知其所以然”的层面，而这本书让我真正理解了贝叶斯方法背后的逻辑和原理。书中对于共轭先验和共轭后验的讲解，也是我之前学习过程中比较薄弱的环节，但这本书以非常清晰的方式解释了它们为何能够简化计算，并给出了实际的应用场景，让我对如何更高效地进行贝叶斯推断有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是理论知识的提升，更重要的是思维方式的转变。在阅读《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》之前，我习惯于使用频率学派的统计方法，即关注样本的统计性质，并假设真实参数是固定的但未知的。然而，贝叶斯统计的视角是完全不同的，它将参数视为随机变量，并允许我们对参数的先验分布进行设定，然后通过数据更新这些先验信息，得到后验分布。这种“不确定性量化”的思维方式，让我觉得更加符合我们对现实世界的认知。书中对不确定性的处理，让我印象深刻。作者并没有回避贝叶斯统计在处理复杂模型时可能遇到的计算难题，而是积极介绍了诸如马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等现代计算方法。这些方法的介绍，让我看到了贝叶斯统计在解决实际问题时的强大能力。我特别喜欢书中关于“模型评估与模型选择”的章节，作者详细阐述了如何使用贝叶斯因子、DIC（Deviance Information Criterion）等指标来评估模型的拟合优度和复杂性，并在此基础上进行模型选择。这让我意识到，贝叶斯统计不仅能够提供点估计，更能提供参数的完整后验分布，从而更全面地刻画模型的不确定性。书中提供的代码示例，也极大地帮助了我将理论知识转化为实践技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书给了我一种豁然开朗的感觉。《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我迷茫时指引方向。作者在讲解“先验分布”时，非常强调它在信息整合中的作用，这让我明白，贝叶斯统计并不是凭空猜测，而是建立在已有知识基础上的推断。书中对“似然函数”的深入剖析，也让我明白了数据是如何“说话”的，以及我们如何从中提取有用的信息。最令我惊叹的是，作者将“后验分布”的计算和解释做得非常详细，这让我能够看到参数的完整概率分布，而不是一个孤立的点估计。这种对不确定性的全面刻画，是我之前在学习频率统计时所缺乏的。此外，书中关于“贝叶斯模型平均”的介绍，也让我看到了如何整合多个模型的推断结果，这能够进一步提高推断的稳健性。这让我意识到，贝叶斯统计不仅仅是解决单一模型的问题，而是提供了一个解决模型不确定性问题的强大框架。

评分☆☆☆☆☆

我之前在学习统计学时，总觉得贝叶斯统计是一个遥不可及的概念，充满了复杂的数学公式和晦涩的理论。然而，《现代统计学系列丛书：贝叶斯统计》这本书彻底改变了我的看法。作者以极其清晰且循序渐进的方式，将贝叶斯统计的核心思想呈现在我面前。我非常欣赏书中从“概率”这个基础概念出发，逐步引入“贝叶斯定理”的过程。书中对于先验信息和观测数据如何共同塑造后验概率的讲解，是通过一系列生动形象的例子来实现的，例如，预测天气、诊断疾病等，这些例子让我能够轻松地理解抽象的概率概念。书中对“似然函数”的解释也非常到位，它让我们明白，数据的产生是如何依赖于参数的，而这正是贝叶斯推断的关键环节。我特别喜欢书中对于“参数的后验分布”的强调，这让我意识到，贝叶斯统计的输出不仅仅是一个点估计，而是一个包含了所有可能值的概率分布，这能够更全面地反映我们对参数的认识程度。书中对“模型不确定性”的处理，也让我耳目一新。作者介绍了如何通过贝叶斯模型平均来整合多个模型的推断结果，这比简单的模型选择更加稳健。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本理论的堆砌，更是一本充满了实践指导意义的著作。在阅读过程中，我时常会停下来，尝试着书中提供的例子。作者在编写时，似乎非常了解读者的需求，他没有直接抛出复杂的公式，而是先从简单的案例入手，逐步引导读者理解贝叶斯方法的核心思想。例如，书中关于“罐子抽球”的经典例子，被讲解得非常透彻，我通过这个例子，清晰地看到了先验信息是如何与观测数据结合，形成后验概率的。这让我深刻体会到，贝叶斯统计的魅力在于它能够灵活地融合先验知识和新的证据，从而做出更优的推断。书中对于模型选择的讨论，也给了我很大的启发。在实际的数据分析中，选择一个合适的模型是至关重要的，而贝叶斯方法提供了一套系统性的框架来处理模型不确定性，这让我摆脱了过去那种“选定一个模型，然后就一直用下去”的局限性。我尤其欣赏书中关于模型比较和模型平均的章节，作者用通俗易懂的语言解释了这些复杂的概念，并且提供了实际的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。这本书的语言风格非常吸引人，虽然是学术著作，但读起来并不枯燥。作者善于运用类比和形象的比喻，将抽象的统计概念变得生动有趣。例如，在讲解马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法时，作者将其比作“在山谷中寻找最低点”，这个生动的比喻让我立刻抓住了MCMC的核心思想。这种寓教于乐的写作方式，让我能够更轻松地吸收书中的知识，并且保持阅读的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

简单，逻辑清晰

评分☆☆☆☆☆

是正版，很好的专业书

评分☆☆☆☆☆

这本书不错，就是看不懂啊～～

评分☆☆☆☆☆

不错是正版图书，还是信赖京东自营的图书！

评分☆☆☆☆☆

速度巨快，比傻猫把订单集中到一天，弄的快递送不过来强多了

评分☆☆☆☆☆

学习一下新东西。书很薄，但是看的一点都不轻松

评分☆☆☆☆☆

这种东西没什么克评价的，看得懂的自然觉得好，看不懂买回家也是扯着玩

评分☆☆☆☆☆

下学期讲课要用，还行吧

评分☆☆☆☆☆

商品很好，物美价廉，京东快递很好，包装和内容非常好，很喜欢！