贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韩明 著

图书标签:

• 贝叶斯统计
• R语言
• BUGS
• 统计建模
• 概率统计
• 数据分析
• 层次贝叶斯模型
• 马尔可夫链蒙特卡洛
• R
• BUGS

出版社： 同济大学出版社

ISBN：9787560874616

版次：1

商品编码：12295566

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：275

字数：449000

正文语种：中文

内容简介

　　《贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用》介绍了贝叶斯统计的基础以及基于R和BUGS的应用。
　　《贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用》共13章，内容分为三个部分：第1部分，介绍贝叶斯统计的基础，包括第1-4章；第二部分，介绍贝叶斯统计在各领域中的应用，包括第5-12章；第三部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，即第13章，《贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用》突出R和BUGS在贝叶斯统计中的应用，书中的一些例题、应用案例，采用R，WinBUGS和OpenBUGS，并给出了相应的代码。
　　《贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用》注重可读性，力求图文并茂，有一定的实用性，并具有时代气息。
　　《贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用》可供高等院校有关专业的高年级本科生、研究生作为教材（或参考书）使用，还可供相关专业的教师和科技人员、广大自学者参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 从一个例子来看经典统计与贝叶斯统计
1．1．1 基于R语言的一个例子
1．1．2 频率学派方法
1．1．3 贝叶斯学派方法
1．1．4 基于OpenBUGS的计算和可视化
1．2 经典统计与贝叶斯统计的比较
1．2．1 经典统计的缺陷
1．2．2 对经典学派的批评
1．2．3 对贝叶斯方法的批评
1．2．4 贝叶斯统计存在的问题
1．3 贝叶斯统计的兴起与发展
1．4 贝叶斯统计的广泛应用
1．4．1 促进了统计科学自身的发展
1．4．2 在经济、金融和保险中的应用
1．4．3 在生物、医学、生态学中的应用
1．4．4 在可靠性中的应用
1．4．5 在机器学习中的应用
1．4．6 贝叶斯定理成为Google计算的新力量
1．4．7 认知科学的贝叶斯革命
1．5 贝叶斯统计学的今天和明天
1．5．1 客观贝叶斯分析
1．5．2 主观贝叶斯分析
1．5．3 稳健贝叶斯分析
1．5．4 频率贝叶斯分析
1．5．5 拟贝叶斯分析
1．6 应用贝叶斯方法搜寻失联航班
1．7 本书的内容安排
思考与练习题1

第2章 先验分布和后验分布
2．1 统计推断的基础
2．2 贝叶斯定理
2．2．1 事件形式的贝叶斯定理
2．2．2 随机变量形式的贝叶斯定理
2．3 共轭先验分布
2．3．1 共轭先验分布的定义
2．3．2 后验分布的计算
2．3．3 常用的共轭先验分布
2．4 Beta分布、Gamma分布和Pareto分布
2．4．1 Beta分布
2．4．2 Gamma分布
2．4．3 Pareto分布
2．5 常用分布列表
思考与练习题2

第3章 贝叶斯统计推断基础
3．1 点估计
3．1．1 损失函数与风险函数
3．1．2 贝叶斯估计的定义
3．1．3 贝叶斯估计的误差
3．2 区间估计
3．2．1 可信区间的定义
3．2．2 单侧可信限
3．3 假设检验
3．3．1 贝叶斯假设检验
3．3．2 贝叶斯因子
3．3．3 多重假设检验
3．3．4 用贝叶斯因子进行模型选择
3．4 从p值到贝叶斯因子
3．4．1 经典学派假设检验的回顾
3．4．2 贝叶斯学派的假设检验
3．4．3 两个学派检验方法的关系
3．5 美国统计协会：使用p值的6条准则
3．6 多参数模型的贝叶斯推断
3．6．1 概述
3．6．2 正态分布中参数的贝叶斯推断
3．6．3 随机模拟方法
3．6．4 应用案例
……

第4章 先验分布的确定
第5章 基于OpenBUGS的模型参数估计
第6章 基于OpenBUGS的模型检验与模型选择
第7章 贝叶斯回归分析
第8章 贝叶斯统计在证券投资预测中的应用
第9章 贝叶斯统计在计量经济学和金融中的应用
第10章 贝叶斯统计在保险、精算中的应用
第11章 贝叶斯时间序列及其应用
第12章 贝叶斯可靠性统计分析
第13章 贝叶斯计算方法及有关软件

附录
参考文献

前言/序言

　　学过“概率论与数理统计”的读者都知道贝叶斯定理（或称贝叶斯公式），此定理包含在英国学者托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）发表的论文An Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances《<机遇理论中一个问题的解》）中。从形式上看，它只是条件概率的一个简单推论，但它包含了归纳推理的一种思想，以后被一些学者发展为一种系统的统计推断的理论和方法，称为贝叶斯方法（Bayesian method）。采用贝叶斯方法进行统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计（Bayesian statistics）的内容。MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法的研究和应用，为推广贝叶斯统计的应用开辟了广阔的前景，使贝叶斯统计的研究与应用得到了再度复兴。
　　在大数据时代，数据科学、数据工程、数据挖掘和机器学习等越来越受到人们的重视，数据科学家、数据工程工程师受到各行业的普遍欢迎，在这样的背景下，正在学习和将要学习“贝叶斯统计”的人越来越多。人们不再只满足于学习一些“贝叶斯统计”的基础理论，而更感兴趣的是把这些理论用于数据分析并解决实际问题。美国芝加哥大学的Zellner教授（贝叶斯学派的代表性人物）认为，贝叶斯统计是科学地从数据和经验中学习的一种方法。这一观点对我们如何看待贝叶斯统计有很大的启示，使人感到焕然一新，与信息时代、大数据时代的需求非常契合，
　　螺旋式上升的科学研究“舞台”充满戏剧性，19世纪上半叶备受争议和冷落的贝叶斯学派将在21世纪大数据时代重新登场，并且光芒四射，进入21世纪后，我们的大部分信息主要来源于网络，非常有趣的是这些网络信息搜索背后的理论计算基础就是贝叶斯定理。“18世纪的贝叶斯定理成为Google计算的新力量”。
　　本书是作者在阅读了国内外大量相关文献的基础上，并结合自己长期从事教学和科研的实际经验，介绍了贝叶斯统计的基础以及在一些领域中的应用。全书共13章，内容分为三个部分：

探索数据背后的不确定性：贝叶斯思维与实践 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据所包围，然而，数据本身往往蕴含着一定程度的不确定性。如何科学地处理这种不确定性，从而更深入地理解数据、做出更明智的决策，一直是统计学研究的核心课题。本书将带领读者走进贝叶斯统计的迷人世界，从理论基础到实际应用，系统地阐述其核心思想与方法，并结合强大的R语言和BUGS软件，提供一套完整的实践工具。 贝叶斯统计的独特魅力：信念的量化与更新 与传统的频率学派统计方法不同，贝叶斯统计将概率视为一种“信念”或“证据的度量”，并在此基础上构建统计推断。这意味着，我们不再将参数视为未知但固定的量，而是将其看作具有一定概率分布的随机变量。这种思维方式带来的最显著优势在于，它能够巧妙地将我们已有的先验知识融入到数据分析的过程中。 想象一下，你正在评估一款新药的疗效。在没有任何临床试验数据之前，你可能已经对这款药物的效果有一些初步的预期，这可能来自于其化学成分的已知特性，或者与类似药物的比较。贝叶斯统计提供了一个严谨的框架，可以将这些“先验信念”量化，并用数学语言表达出来。随后，当新的临床试验数据收集上来时，贝叶斯方法将能够以一种系统化的方式，将这些新证据与先验信念结合起来，更新我们对药物疗效的认知，从而得到更准确、更具信息量的“后验信念”。 这种“先验知识 + 新证据 = 后验知识”的更新机制，是贝叶斯统计的灵魂所在。它不仅使得统计推断更加灵活和富有洞察力，还能够很好地处理小样本问题。在数据稀缺的情况下，有效的先验信息能够显著地稳定推断结果，避免因为偶然的样本偏差而得出错误的结论。 从理论到实践：深入理解贝叶斯推断的基石 本书的编写旨在为读者构建一个扎实的贝叶斯统计理论基础。我们将从贝叶斯定理出发，深入探讨概率的两种解释——客观概率与主观概率，以及它们在统计推断中的不同作用。接着，我们将详细讲解如何选择和构建先验分布，这是贝叶斯分析中至关重要的一步。我们将介绍共轭先验、无信息先验、弱信息先验等多种先验类型的选择原则，并探讨不同先验对后验分布的影响。 随后，我们将重点阐述后验分布的推导与解释。我们将学习如何根据似然函数和先验分布，计算出后验分布的数学表达式，并理解后验分布所蕴含的关于参数的全部信息。对于一些复杂的模型，后验分布可能难以直接解析求解，这时，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法就显得尤为重要。我们将详细介绍MCMC的核心思想，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样等常用算法，并解释它们是如何在参数空间中进行“随机游走”，最终收敛到真实的后验分布的。 此外，本书还将涵盖贝叶斯模型评估和模型选择的议题。我们将学习如何利用DIC（Deviance Information Criterion）、WAIC（Watanabe-Akaike Information Criterion）等信息准则来评估模型的拟合优度，以及如何进行模型比较，选择最能解释数据的模型。 R与BUGS：强大的工具支撑，赋能你的数据分析 理论的再精彩，终究需要落地的实践。本书将紧密结合R语言和BUGS（Bayesian inference Using Gibbs Sampling）软件，为读者提供一套完整的实操指南。R语言作为一款免费开源且功能强大的统计计算和绘图软件，拥有丰富的贝叶斯统计相关的扩展包，能够极大地简化数据处理、模型构建和结果可视化等工作。 BUGS软件则是专门为贝叶斯统计模型设计的概率编程语言，它能够自动生成和执行MCMC算法，极大地降低了实现复杂贝叶斯模型的门槛。本书将带领读者一步步学习如何在BUGS语言中定义模型、指定先验、运行MCMC链，并最终在R中调用BUGS的结果进行分析和可视化。 我们将通过大量的实例，演示如何利用R和BUGS解决实际问题。这些案例将涵盖从简单的线性回归、逻辑回归，到更复杂的层次模型、时间序列模型、空间统计模型等。每一个案例都将从问题背景出发，详细讲解模型构建的思路、参数的先验选择、BUGS程序的编写、MCMC的诊断与评估，以及最终结果的解释。通过这些实践，读者将能够熟练掌握使用R和BUGS进行贝叶斯数据分析的整个流程。 谁适合阅读本书？ 本书适合以下几类读者： 统计学专业学生和研究人员： 想要深入理解贝叶斯统计的理论基础，并掌握其在实际研究中的应用。 数据科学家和分析师： 希望拓展数据分析的工具箱，学习一种能够有效处理不确定性、融合先验知识的统计推断方法。 生物统计学家、医学统计学家、社会科学家、经济学家等： 在各自领域的研究中，常常需要处理复杂模型和不确定性问题，贝叶斯统计将为其提供强大的分析利器。 对概率建模和机器学习感兴趣的读者： 贝叶斯方法在机器学习领域扮演着越来越重要的角色，学习本书将有助于读者更好地理解和应用相关的算法。 开启贝叶斯之旅，拥抱不确定性中的确定性 在数据驱动的决策日益重要的今天，理解并量化不确定性，是做出明智选择的关键。贝叶斯统计以其独特的视角和强大的推断能力，为我们提供了一种更加深刻地认识世界的方式。本书旨在成为您探索贝叶斯统计世界的可靠向导，通过理论与实践的结合，让您能够自信地运用贝叶斯方法，在纷繁复杂的数据中，发现隐藏的规律，并做出更具说服力的推断。踏上这段旅程，您将不仅仅学会一种统计方法，更将拥抱一种全新的思维方式，在不确定性中，发现科学的确定性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我对它充满了期待。我一直对数据分析的深层理论和实操方法很感兴趣，而“贝叶斯统计”这个名字本身就带有一种严谨而深刻的学术气息。再加上“基于R和BUGS的应用”，这简直就是为我量身定做的。R语言作为统计计算的利器，其强大的函数库和灵活的应用方式，一直是我的首选工具。而BUGS（Bayesian inference Using Gibbs Sampling）作为专门用于贝叶斯建模的软件，更是能让我深入到模型构建的每一个细节。我设想这本书会从贝叶斯哲学的基本原理讲起，然后逐步过渡到如何用R和BUGS构建复杂的统计模型，包括但不限于层次模型、混合效应模型等等。我尤其期待书中能够讲解如何将实际问题转化为贝叶斯模型，以及如何解释模型结果，这对于我未来的学术研究和实际工作都至关重要。对于一个初学者来说，清晰的理论解释和具体的代码示例是必不可少的，我希望这本书能够在这方面做得出色，能够让我不仅知其然，更知其所以然。

评分☆☆☆☆☆

作为一个资深的R语言用户，我一直在寻找一本能够深入讲解贝叶斯统计，并将其与R语言的最新进展相结合的书籍。市面上关于贝叶斯统计的书籍很多，但很多都停留在理论层面，或者使用的软件版本已经过时。这本书的标题“贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用”立刻吸引了我，因为R和BUGS都是我常用的工具，而且“应用”这个词暗示了这本书会包含大量的实践案例。我非常希望这本书能涵盖一些高级的贝叶斯模型，比如时间序列的贝叶斯建模，或者在机器学习领域的应用。同时，我也期待书中能够介绍一些最新的R包，如`brms`或者`rstanarm`，这些包能够极大地简化贝叶斯模型的构建和拟合过程。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于模型诊断和模型比较的实用技巧，这在实际应用中是至关重要的。能够有一本集理论深度、实践广度和前沿性于一体的书籍，将是对我现有知识体系的一次重要补充和提升。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对统计学充满好奇的学习者，虽然接触R语言不久，但已被其强大的功能深深吸引。在学习R的过程中，我逐渐了解到贝叶斯统计是一种与传统频率派统计截然不同的思维方式，它更加强调先验知识的融入和概率的更新。这本书的书名——“贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用”——听起来就像是一条通往理解贝叶斯世界的桥梁，而且这个桥梁是建立在我熟悉的R语言基础上的，并且辅以BUGS这个强大的工具，这让我倍感安心。我期望这本书能够用浅显易懂的语言解释贝叶斯统计的核心概念，比如先验分布、似然函数、后验分布等等，并且通过具体的R代码示例，展示如何一步步地实现这些计算。特别是，我希望书中能够包含一些典型的应用场景，例如在生物统计学、社会科学或者经济学中的案例，这样我才能更好地理解贝叶斯方法是如何解决实际问题的。

评分☆☆☆☆☆

在我接触了R语言一段时间后，我开始对更加深奥的统计方法产生了浓厚的兴趣，其中贝叶斯统计因其独特的统计思想而引起我的高度关注。这本书的书名——《贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用》——就像是一盏明灯，照亮了我探索这条道路的可能。我深知R语言在数据分析领域的强大威力，而BUGS则是一个在贝叶斯分析领域享有盛誉的工具。因此，我非常期待这本书能够将这两者的优势完美结合，为我提供一个清晰的学习路径。我希望书中不仅能讲解贝叶斯统计的理论基础，更重要的是能够通过丰富的代码示例，让我学会如何用R和BUGS来构建和拟合各种贝叶斯模型。我特别关注书中是否能够涵盖诸如模型检查、模型比较等关键步骤，以及如何解释模型结果来回答实际的研究问题。如果书中能有不同领域的应用案例，比如在市场营销、环境科学等领域的实例，那将使我能够更直观地理解贝叶斯方法的普适性和强大之处。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名需要处理复杂数据并进行推断的科研人员来说，一本能够指导我进行实际操作的书籍至关重要。我的研究领域常常需要构建复杂的统计模型来理解数据中的潜在机制，而传统的频率派方法有时显得力不从心。贝叶斯统计以其灵活的模型构建能力和对不确定性的直观处理方式，为我提供了新的视角。这本书的标题“贝叶斯统计：基于R和BUGS的应用”正是我一直在寻找的。“应用”二字尤其让我感到振奋，这意味着我将能够看到如何在实际科研问题中使用贝叶斯方法，而不仅仅是停留在理论层面。我非常希望书中能够深入讲解如何设计和评估贝叶斯模型，包括如何选择合适的先验、如何进行模型收敛性诊断，以及如何利用后验分布进行推断。此外，我期待书中能够提供一些关于如何处理高维数据、缺失数据等常见挑战的贝叶斯解决方案，以及如何将贝叶斯模型与现有的研究设计相结合，从而获得更具洞察力的结果。