現代統計學(xué)系列叢書(shū)：貝葉斯統計簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-01-07 12:14
來(lái)源：京東
作者：京東
現代統計學(xué)系列叢書(shū)：貝葉斯統計
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內容簡(jiǎn)介: 《現代統計學(xué)系列叢書(shū)：貝葉斯統計》共六章，主要內容包括緒論、先驗分布的選取、后驗分布的計算、貝葉斯統計推斷、貝葉斯統計決策和貝葉斯統計計算。
《現代統計學(xué)系列叢書(shū)：貝葉斯統計》各章配有大量的例題和習題，書(shū)末附有常用的幾個(gè)表格和部分習題解答供讀者查用。
《現代統計學(xué)系列叢書(shū)：貝葉斯統計》可作為高等學(xué)校統計學(xué)專(zhuān)業(yè)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生的教材，亦可作為統計專(zhuān)業(yè)的研究生、教師以及應用統計工作者的參考用書(shū)。
《現代統計學(xué)系列叢書(shū)：貝葉斯統計》各章配有大量的例題和習題，書(shū)末附有常用的幾個(gè)表格和部分習題解答供讀者查用。
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作者簡(jiǎn)介:
目錄:常用符號
第一章 緒論
1．1 引言
1．2 貝葉斯統計推斷的若干基本概念
1．3 貝葉斯統計決策的若干基本概念
*1．4 一些基本統計方法及理論的簡(jiǎn)單回顧
習題一
第二章 先驗分布的選取
2．1 主觀(guān)概率
2．2 利用先驗信息確定先驗分布
2．3 利用邊緣分布m（z）確定先驗分布
2．4 無(wú)信息先驗分布
2．5 共軛先驗分布
2．6 分層先驗（多階段先驗）
習題二
第三章 常見(jiàn)統計模型參數的后驗分布
3．1 后驗分布與充分性
3．2 正態(tài)總體參數的后驗分布
3．3 一類(lèi)離散分布和多項分布參數的后驗分布
3．4 壽命分布參數的后驗分布
3．5 泊松分布和均勻分布參數的后驗分布
習題三
第四章 貝葉斯統計推斷
4．1 貝葉斯點(diǎn)估計
4．2 區間估計
4．3 假設檢驗
4．4 預測推斷
4．5 假設檢驗與模型選擇t
習題四
第五章 貝葉斯統計決策
5．1 引言
5．2 后驗風(fēng)險最小原則
5．3 一般損失函數下的貝葉斯估計
5．4 假設檢驗和有限行動(dòng)（分類(lèi)）問(wèn)題
*5．5 Minimax準則
習題五
第六章 貝葉斯統計計算方法
6．1 引言
6．2 蒙特卡洛抽樣方法
6．3 MCMC中馬爾可夫鏈的一些基本概念
6．4 MCMC方法簡(jiǎn)介
6．5 Metropolis-Hastings算法
6．6 Gibbs抽樣方法
6．7 R與WinBUGS軟件
習題六
部分習題參考答案
附表
附表1 常用概率分布表
附表2 標準正態(tài)分布表
附表3 t分布表
附表4 X2分布表
參考文獻
索引
第一章 緒論
1．1 引言
1．2 貝葉斯統計推斷的若干基本概念
1．3 貝葉斯統計決策的若干基本概念
*1．4 一些基本統計方法及理論的簡(jiǎn)單回顧
習題一
第二章 先驗分布的選取
2．1 主觀(guān)概率
2．2 利用先驗信息確定先驗分布
2．3 利用邊緣分布m（z）確定先驗分布
2．4 無(wú)信息先驗分布
2．5 共軛先驗分布
2．6 分層先驗（多階段先驗）
習題二
第三章 常見(jiàn)統計模型參數的后驗分布
3．1 后驗分布與充分性
3．2 正態(tài)總體參數的后驗分布
3．3 一類(lèi)離散分布和多項分布參數的后驗分布
3．4 壽命分布參數的后驗分布
3．5 泊松分布和均勻分布參數的后驗分布
習題三
第四章 貝葉斯統計推斷
4．1 貝葉斯點(diǎn)估計
4．2 區間估計
4．3 假設檢驗
4．4 預測推斷
4．5 假設檢驗與模型選擇t
習題四
第五章 貝葉斯統計決策
5．1 引言
5．2 后驗風(fēng)險最小原則
5．3 一般損失函數下的貝葉斯估計
5．4 假設檢驗和有限行動(dòng)（分類(lèi)）問(wèn)題
*5．5 Minimax準則
習題五
第六章 貝葉斯統計計算方法
6．1 引言
6．2 蒙特卡洛抽樣方法
6．3 MCMC中馬爾可夫鏈的一些基本概念
6．4 MCMC方法簡(jiǎn)介
6．5 Metropolis-Hastings算法
6．6 Gibbs抽樣方法
6．7 R與WinBUGS軟件
習題六
部分習題參考答案
附表
附表1 常用概率分布表
附表2 標準正態(tài)分布表
附表3 t分布表
附表4 X2分布表
參考文獻
索引
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