贝叶斯方法（英文版） (豆瓣)

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又名: Bayesian Methods : An Analysis for Statisticians and Interdisciplinary Researchers

作者: （美）伦纳德（Leonard,T.）

ISBN: 9787111158325
页数: 333
定价: 45.0
出版社: 机械工业出版社
装帧: 平装
出版年: 2005-01-01

简介 · · · · · ·

　　贝叶斯“后验分布”或“预测分布”是对有关未知参或未来观测所需了解的每项事物的概括。本书以一种强有力和贴切的方式说明了如何运用贝叶斯统计技术，引导读者从具体数据中推测有关科学、医疗与社会问题的结论。本书解释了贝叶斯方法论所需的一些细微假设，并展示了如何运用这些假设去获取准确结论。本书所介绍的各种方法对计算机模拟的频度特性方面也非常适用。
　　本书生动地概述了有关费希尔方法(频度方法)，同时全面强调了似然性，适合作为主流统计学的教程。本书讲述了效用理论的进展以及时间序列和预测，从而也适合计量经济学的学生阅读。另外，本书还包括线性模型、范畴数据分析、生存竞争分析、随机效应模型和非线性平滑等内容。
　　本书提供了许多运行实例、自学练习和实际应用，可作为高年级本科生和研究生的教材，同时也可供其他交叉学科的研究人员阅读。

作者简介 · · · · · ·

　　Thomas Leonard 于1973年在伦敦大学获得统计学博士学位。他曾在沃里克大学工作过，于1995年担任爱丁堡大学统计学系主席，还曾做过威斯康星-麦迪逊大学统计学教授。20世纪80年代，他最早将拉普斯算子引入到贝叶斯方法中。他发表了多篇有关统计学应用方面的论文，并作为统计学专家参与过多个美国法律诉讼案件。
　　 John S.J.Hsu 加州大学圣芭芭拉分校统计学与应用概率论副教授、统计实验室主任，擅长研究应用问题，还建立了贝叶斯理论研究计划。由于在log-线性模型分析方面的贡献，他获得了爱丁堡大学的名誉职位。在Thomas Leonard和Kam-Wah Tsui的指导下，他于1990年在威斯康星-麦迪逊大学获得统计学博士学位。