貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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韓明 著

圖書標籤:

• 貝葉斯統計
• R語言
• BUGS
• 統計建模
• 概率統計
• 數據分析
• 層次貝葉斯模型
• 馬爾可夫鏈濛特卡洛
• R
• BUGS

齣版社： 同濟大學齣版社

ISBN：9787560874616

版次：1

商品編碼：12295566

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：275

字數：449000

正文語種：中文

內容簡介

　　《貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用》介紹瞭貝葉斯統計的基礎以及基於R和BUGS的應用。
　　《貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用》共13章，內容分為三個部分：第1部分，介紹貝葉斯統計的基礎，包括第1-4章；第二部分，介紹貝葉斯統計在各領域中的應用，包括第5-12章；第三部分，介紹貝葉斯計算方法及有關軟件，即第13章，《貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用》突齣R和BUGS在貝葉斯統計中的應用，書中的一些例題、應用案例，采用R，WinBUGS和OpenBUGS，並給齣瞭相應的代碼。
　　《貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用》注重可讀性，力求圖文並茂，有一定的實用性，並具有時代氣息。
　　《貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用》可供高等院校有關專業的高年級本科生、研究生作為教材（或參考書）使用，還可供相關專業的教師和科技人員、廣大自學者參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 從一個例子來看經典統計與貝葉斯統計
1．1．1 基於R語言的一個例子
1．1．2 頻率學派方法
1．1．3 貝葉斯學派方法
1．1．4 基於OpenBUGS的計算和可視化
1．2 經典統計與貝葉斯統計的比較
1．2．1 經典統計的缺陷
1．2．2 對經典學派的批評
1．2．3 對貝葉斯方法的批評
1．2．4 貝葉斯統計存在的問題
1．3 貝葉斯統計的興起與發展
1．4 貝葉斯統計的廣泛應用
1．4．1 促進瞭統計科學自身的發展
1．4．2 在經濟、金融和保險中的應用
1．4．3 在生物、醫學、生態學中的應用
1．4．4 在可靠性中的應用
1．4．5 在機器學習中的應用
1．4．6 貝葉斯定理成為Google計算的新力量
1．4．7 認知科學的貝葉斯革命
1．5 貝葉斯統計學的今天和明天
1．5．1 客觀貝葉斯分析
1．5．2 主觀貝葉斯分析
1．5．3 穩健貝葉斯分析
1．5．4 頻率貝葉斯分析
1．5．5 擬貝葉斯分析
1．6 應用貝葉斯方法搜尋失聯航班
1．7 本書的內容安排
思考與練習題1

第2章 先驗分布和後驗分布
2．1 統計推斷的基礎
2．2 貝葉斯定理
2．2．1 事件形式的貝葉斯定理
2．2．2 隨機變量形式的貝葉斯定理
2．3 共軛先驗分布
2．3．1 共軛先驗分布的定義
2．3．2 後驗分布的計算
2．3．3 常用的共軛先驗分布
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 常用分布列錶
思考與練習題2

第3章 貝葉斯統計推斷基礎
3．1 點估計
3．1．1 損失函數與風險函數
3．1．2 貝葉斯估計的定義
3．1．3 貝葉斯估計的誤差
3．2 區間估計
3．2．1 可信區間的定義
3．2．2 單側可信限
3．3 假設檢驗
3．3．1 貝葉斯假設檢驗
3．3．2 貝葉斯因子
3．3．3 多重假設檢驗
3．3．4 用貝葉斯因子進行模型選擇
3．4 從p值到貝葉斯因子
3．4．1 經典學派假設檢驗的迴顧
3．4．2 貝葉斯學派的假設檢驗
3．4．3 兩個學派檢驗方法的關係
3．5 美國統計協會：使用p值的6條準則
3．6 多參數模型的貝葉斯推斷
3．6．1 概述
3．6．2 正態分布中參數的貝葉斯推斷
3．6．3 隨機模擬方法
3．6．4 應用案例
……

第4章 先驗分布的確定
第5章 基於OpenBUGS的模型參數估計
第6章 基於OpenBUGS的模型檢驗與模型選擇
第7章 貝葉斯迴歸分析
第8章 貝葉斯統計在證券投資預測中的應用
第9章 貝葉斯統計在計量經濟學和金融中的應用
第10章 貝葉斯統計在保險、精算中的應用
第11章 貝葉斯時間序列及其應用
第12章 貝葉斯可靠性統計分析
第13章 貝葉斯計算方法及有關軟件

附錄
參考文獻

前言/序言

　　學過“概率論與數理統計”的讀者都知道貝葉斯定理（或稱貝葉斯公式），此定理包含在英國學者托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）發錶的論文An Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances《<機遇理論中一個問題的解》）中。從形式上看，它隻是條件概率的一個簡單推論，但它包含瞭歸納推理的一種思想，以後被一些學者發展為一種係統的統計推斷的理論和方法，稱為貝葉斯方法（Bayesian method）。采用貝葉斯方法進行統計推斷所得的全部結果，構成貝葉斯統計（Bayesian statistics）的內容。MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法的研究和應用，為推廣貝葉斯統計的應用開闢瞭廣闊的前景，使貝葉斯統計的研究與應用得到瞭再度復興。
　　在大數據時代，數據科學、數據工程、數據挖掘和機器學習等越來越受到人們的重視，數據科學傢、數據工程工程師受到各行業的普遍歡迎，在這樣的背景下，正在學習和將要學習“貝葉斯統計”的人越來越多。人們不再隻滿足於學習一些“貝葉斯統計”的基礎理論，而更感興趣的是把這些理論用於數據分析並解決實際問題。美國芝加哥大學的Zellner教授（貝葉斯學派的代錶性人物）認為，貝葉斯統計是科學地從數據和經驗中學習的一種方法。這一觀點對我們如何看待貝葉斯統計有很大的啓示，使人感到煥然一新，與信息時代、大數據時代的需求非常契閤，
　　螺鏇式上升的科學研究“舞颱”充滿戲劇性，19世紀上半葉備受爭議和冷落的貝葉斯學派將在21世紀大數據時代重新登場，並且光芒四射，進入21世紀後，我們的大部分信息主要來源於網絡，非常有趣的是這些網絡信息搜索背後的理論計算基礎就是貝葉斯定理。“18世紀的貝葉斯定理成為Google計算的新力量”。
　　本書是作者在閱讀瞭國內外大量相關文獻的基礎上，並結閤自己長期從事教學和科研的實際經驗，介紹瞭貝葉斯統計的基礎以及在一些領域中的應用。全書共13章，內容分為三個部分：

探索數據背後的不確定性：貝葉斯思維與實踐 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量數據所包圍，然而，數據本身往往蘊含著一定程度的不確定性。如何科學地處理這種不確定性，從而更深入地理解數據、做齣更明智的決策，一直是統計學研究的核心課題。本書將帶領讀者走進貝葉斯統計的迷人世界，從理論基礎到實際應用，係統地闡述其核心思想與方法，並結閤強大的R語言和BUGS軟件，提供一套完整的實踐工具。 貝葉斯統計的獨特魅力：信念的量化與更新 與傳統的頻率學派統計方法不同，貝葉斯統計將概率視為一種“信念”或“證據的度量”，並在此基礎上構建統計推斷。這意味著，我們不再將參數視為未知但固定的量，而是將其看作具有一定概率分布的隨機變量。這種思維方式帶來的最顯著優勢在於，它能夠巧妙地將我們已有的先驗知識融入到數據分析的過程中。 想象一下，你正在評估一款新藥的療效。在沒有任何臨床試驗數據之前，你可能已經對這款藥物的效果有一些初步的預期，這可能來自於其化學成分的已知特性，或者與類似藥物的比較。貝葉斯統計提供瞭一個嚴謹的框架，可以將這些“先驗信念”量化，並用數學語言錶達齣來。隨後，當新的臨床試驗數據收集上來時，貝葉斯方法將能夠以一種係統化的方式，將這些新證據與先驗信念結閤起來，更新我們對藥物療效的認知，從而得到更準確、更具信息量的“後驗信念”。 這種“先驗知識 + 新證據 = 後驗知識”的更新機製，是貝葉斯統計的靈魂所在。它不僅使得統計推斷更加靈活和富有洞察力，還能夠很好地處理小樣本問題。在數據稀缺的情況下，有效的先驗信息能夠顯著地穩定推斷結果，避免因為偶然的樣本偏差而得齣錯誤的結論。 從理論到實踐：深入理解貝葉斯推斷的基石 本書的編寫旨在為讀者構建一個紮實的貝葉斯統計理論基礎。我們將從貝葉斯定理齣發，深入探討概率的兩種解釋——客觀概率與主觀概率，以及它們在統計推斷中的不同作用。接著，我們將詳細講解如何選擇和構建先驗分布，這是貝葉斯分析中至關重要的一步。我們將介紹共軛先驗、無信息先驗、弱信息先驗等多種先驗類型的選擇原則，並探討不同先驗對後驗分布的影響。 隨後，我們將重點闡述後驗分布的推導與解釋。我們將學習如何根據似然函數和先驗分布，計算齣後驗分布的數學錶達式，並理解後驗分布所蘊含的關於參數的全部信息。對於一些復雜的模型，後驗分布可能難以直接解析求解，這時，馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法就顯得尤為重要。我們將詳細介紹MCMC的核心思想，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣等常用算法，並解釋它們是如何在參數空間中進行“隨機遊走”，最終收斂到真實的後驗分布的。 此外，本書還將涵蓋貝葉斯模型評估和模型選擇的議題。我們將學習如何利用DIC（Deviance Information Criterion）、WAIC（Watanabe-Akaike Information Criterion）等信息準則來評估模型的擬閤優度，以及如何進行模型比較，選擇最能解釋數據的模型。 R與BUGS：強大的工具支撐，賦能你的數據分析 理論的再精彩，終究需要落地的實踐。本書將緊密結閤R語言和BUGS（Bayesian inference Using Gibbs Sampling）軟件，為讀者提供一套完整的實操指南。R語言作為一款免費開源且功能強大的統計計算和繪圖軟件，擁有豐富的貝葉斯統計相關的擴展包，能夠極大地簡化數據處理、模型構建和結果可視化等工作。 BUGS軟件則是專門為貝葉斯統計模型設計的概率編程語言，它能夠自動生成和執行MCMC算法，極大地降低瞭實現復雜貝葉斯模型的門檻。本書將帶領讀者一步步學習如何在BUGS語言中定義模型、指定先驗、運行MCMC鏈，並最終在R中調用BUGS的結果進行分析和可視化。 我們將通過大量的實例，演示如何利用R和BUGS解決實際問題。這些案例將涵蓋從簡單的綫性迴歸、邏輯迴歸，到更復雜的層次模型、時間序列模型、空間統計模型等。每一個案例都將從問題背景齣發，詳細講解模型構建的思路、參數的先驗選擇、BUGS程序的編寫、MCMC的診斷與評估，以及最終結果的解釋。通過這些實踐，讀者將能夠熟練掌握使用R和BUGS進行貝葉斯數據分析的整個流程。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下幾類讀者： 統計學專業學生和研究人員： 想要深入理解貝葉斯統計的理論基礎，並掌握其在實際研究中的應用。 數據科學傢和分析師： 希望拓展數據分析的工具箱，學習一種能夠有效處理不確定性、融閤先驗知識的統計推斷方法。 生物統計學傢、醫學統計學傢、社會科學傢、經濟學傢等： 在各自領域的研究中，常常需要處理復雜模型和不確定性問題，貝葉斯統計將為其提供強大的分析利器。 對概率建模和機器學習感興趣的讀者： 貝葉斯方法在機器學習領域扮演著越來越重要的角色，學習本書將有助於讀者更好地理解和應用相關的算法。 開啓貝葉斯之旅，擁抱不確定性中的確定性 在數據驅動的決策日益重要的今天，理解並量化不確定性，是做齣明智選擇的關鍵。貝葉斯統計以其獨特的視角和強大的推斷能力，為我們提供瞭一種更加深刻地認識世界的方式。本書旨在成為您探索貝葉斯統計世界的可靠嚮導，通過理論與實踐的結閤，讓您能夠自信地運用貝葉斯方法，在紛繁復雜的數據中，發現隱藏的規律，並做齣更具說服力的推斷。踏上這段旅程，您將不僅僅學會一種統計方法，更將擁抱一種全新的思維方式，在不確定性中，發現科學的確定性。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸瞭R語言一段時間後，我開始對更加深奧的統計方法産生瞭濃厚的興趣，其中貝葉斯統計因其獨特的統計思想而引起我的高度關注。這本書的書名——《貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用》——就像是一盞明燈，照亮瞭我探索這條道路的可能。我深知R語言在數據分析領域的強大威力，而BUGS則是一個在貝葉斯分析領域享有盛譽的工具。因此，我非常期待這本書能夠將這兩者的優勢完美結閤，為我提供一個清晰的學習路徑。我希望書中不僅能講解貝葉斯統計的理論基礎，更重要的是能夠通過豐富的代碼示例，讓我學會如何用R和BUGS來構建和擬閤各種貝葉斯模型。我特彆關注書中是否能夠涵蓋諸如模型檢查、模型比較等關鍵步驟，以及如何解釋模型結果來迴答實際的研究問題。如果書中能有不同領域的應用案例，比如在市場營銷、環境科學等領域的實例，那將使我能夠更直觀地理解貝葉斯方法的普適性和強大之處。

評分☆☆☆☆☆

作為一個資深的R語言用戶，我一直在尋找一本能夠深入講解貝葉斯統計，並將其與R語言的最新進展相結閤的書籍。市麵上關於貝葉斯統計的書籍很多，但很多都停留在理論層麵，或者使用的軟件版本已經過時。這本書的標題“貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用”立刻吸引瞭我，因為R和BUGS都是我常用的工具，而且“應用”這個詞暗示瞭這本書會包含大量的實踐案例。我非常希望這本書能涵蓋一些高級的貝葉斯模型，比如時間序列的貝葉斯建模，或者在機器學習領域的應用。同時，我也期待書中能夠介紹一些最新的R包，如`brms`或者`rstanarm`，這些包能夠極大地簡化貝葉斯模型的構建和擬閤過程。更重要的是，我希望這本書能夠提供一些關於模型診斷和模型比較的實用技巧，這在實際應用中是至關重要的。能夠有一本集理論深度、實踐廣度和前沿性於一體的書籍，將是對我現有知識體係的一次重要補充和提升。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對統計學充滿好奇的學習者，雖然接觸R語言不久，但已被其強大的功能深深吸引。在學習R的過程中，我逐漸瞭解到貝葉斯統計是一種與傳統頻率派統計截然不同的思維方式，它更加強調先驗知識的融入和概率的更新。這本書的書名——“貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用”——聽起來就像是一條通往理解貝葉斯世界的橋梁，而且這個橋梁是建立在我熟悉的R語言基礎上的，並且輔以BUGS這個強大的工具，這讓我倍感安心。我期望這本書能夠用淺顯易懂的語言解釋貝葉斯統計的核心概念，比如先驗分布、似然函數、後驗分布等等，並且通過具體的R代碼示例，展示如何一步步地實現這些計算。特彆是，我希望書中能夠包含一些典型的應用場景，例如在生物統計學、社會科學或者經濟學中的案例，這樣我纔能更好地理解貝葉斯方法是如何解決實際問題的。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名需要處理復雜數據並進行推斷的科研人員來說，一本能夠指導我進行實際操作的書籍至關重要。我的研究領域常常需要構建復雜的統計模型來理解數據中的潛在機製，而傳統的頻率派方法有時顯得力不從心。貝葉斯統計以其靈活的模型構建能力和對不確定性的直觀處理方式，為我提供瞭新的視角。這本書的標題“貝葉斯統計：基於R和BUGS的應用”正是我一直在尋找的。“應用”二字尤其讓我感到振奮，這意味著我將能夠看到如何在實際科研問題中使用貝葉斯方法，而不僅僅是停留在理論層麵。我非常希望書中能夠深入講解如何設計和評估貝葉斯模型，包括如何選擇閤適的先驗、如何進行模型收斂性診斷，以及如何利用後驗分布進行推斷。此外，我期待書中能夠提供一些關於如何處理高維數據、缺失數據等常見挑戰的貝葉斯解決方案，以及如何將貝葉斯模型與現有的研究設計相結閤，從而獲得更具洞察力的結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我對它充滿瞭期待。我一直對數據分析的深層理論和實操方法很感興趣，而“貝葉斯統計”這個名字本身就帶有一種嚴謹而深刻的學術氣息。再加上“基於R和BUGS的應用”，這簡直就是為我量身定做的。R語言作為統計計算的利器，其強大的函數庫和靈活的應用方式，一直是我的首選工具。而BUGS（Bayesian inference Using Gibbs Sampling）作為專門用於貝葉斯建模的軟件，更是能讓我深入到模型構建的每一個細節。我設想這本書會從貝葉斯哲學的基本原理講起，然後逐步過渡到如何用R和BUGS構建復雜的統計模型，包括但不限於層次模型、混閤效應模型等等。我尤其期待書中能夠講解如何將實際問題轉化為貝葉斯模型，以及如何解釋模型結果，這對於我未來的學術研究和實際工作都至關重要。對於一個初學者來說，清晰的理論解釋和具體的代碼示例是必不可少的，我希望這本書能夠在這方麵做得齣色，能夠讓我不僅知其然，更知其所以然。