使用R和BUGS进行贝叶斯数据分析实战教程

需积分: 9 3 下载量 93 浏览量 更新于2024-07-18 1 收藏 9.69MB PDF 举报
"Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS" 是一本面向实际数据分析的贝叶斯统计教程,适合对统计和编程没有深厚基础的初学者,如社会科学和生物学领域的研究生或高年级本科生。书中从概率论的基础概念和编程开始,逐步介绍复杂的层次模型,帮助读者掌握在现实数据分析中应用贝叶斯方法。 本书作者 John K. Kruschke 在书中强调,即使没有核物理学家般的背景训练,读者也能通过本书学习到贝叶斯统计。书中的内容分为几个关键部分,旨在引导读者从基础到高级,逐步理解贝叶斯分析的核心概念。 第1章介绍了本书的组织结构,明确了本书是为有实际需求的读者设计的,不需要预先具备专业知识。书中内容的安排考虑了不同水平的读者,指出了哪些章节是必不可少的,并鼓励读者提供反馈。 第I部分“基础知识:参数、概率、贝叶斯规则和R”是入门部分,从我们如何建立观察模型和信念模型开始。书中详细解释了模型参数的概念,以及如何运用贝叶斯规则从先验信念过渡到后验信念。这部分还将教授如何使用R语言进行实际的计算和分析。 第2章深入探讨了我们所相信的模型,区分了观测模型和信念模型。其中,模型参数被定义,并解释了如何通过先验和后验信念来理解和更新知识。此外,书中还明确了进行推断的三个主要目标。 尽管标签中提到"BUGS",但未在提供的部分内容中详细提及。BUGS(Bayesian Inference Using Gibbs Sampling)是一种软件,用于执行马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟,这是在贝叶斯分析中常用的一种方法。可以推测书中可能在后续章节中介绍了如何使用R与BUGS相结合来进行贝叶斯建模。 本书通过实际案例和逐步指导,使读者能够逐步掌握贝叶斯数据分析的方法,无论他们是否具有统计学或编程的背景。对于那些希望在自己的研究中应用贝叶斯方法的社会科学和生物学学生,或者任何对这个领域感兴趣的人来说,这是一本非常实用的教材。
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