贝叶斯统计（第二版）
作者： 韦来生，张伟平
出版时间：2022-03
出版社：高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040573015
- 2版
- 417749
- 44258407-4
- 平装
- 异16开
- 2022-03
- 320
- 288
- 理学
- 数学
- 统计学类
- 本科
本书共六章, 主要内容包括绪论、先验分布的选取、常见统计模型参数的后验分布、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算方法。书中各章配有大量的例题和习题, 书末附有常用的几个概率分布表和部分习题参考答案供读者查用。
本书可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生的教材, 亦可作为统计专业的研究生、教师以及应用统计工作者的参考用书。
前辅文
第一章绪论
1.1 引言
1.2 贝叶斯统计推断的若干基本概念
1.3 贝叶斯统计决策的若干基本概念
∗1.4 一些基本统计方法及理论的简单回顾
习题一
第二章先验分布的选取
2.1 主观概率
2.2 利用先验信息确定先验分布
2.3 利用边缘分布确定先验分布
2.4 无信息先验分布
2.5 共轭先验分布
2.6 分层先验(多阶段先验)
习题二
第三章常见统计模型参数的后验分布
3.1 后验分布与充分性
3.2 正态总体参数的后验分布
3.3 一类离散分布和多项分布参数的后验分布
3.4 寿命分布参数的后验分布
3.5 泊松分布和均匀分布参数的后验分布
∗3.6 多元正态分布参数的后验分布
习题三
第四章贝叶斯统计推断
4.1 条件方法和似然原理
4.2 贝叶斯点估计
4.3 区间估计
4.4 假设检验
4.5 预测推断
4.6 假设检验与模型选择
习题四
第五章贝叶斯统计决策
5.1 引言
5.2 后验风险最小原则
5.3 一般损失函数下的贝叶斯估计
5.4 假设检验和有限行动(分类) 问题
∗5.5 Minimax 准则
习题五
第六章贝叶斯统计计算方法
6.1 引言
6.2 E-M 方法
6.3 蒙特卡洛抽样方法
6.4 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 方法简介
6.5 Metropolis-Hastings 算法
6.6 Gibbs 抽样方法
6.7 R 与WinBUGS 软件
习题六
部分习题参考答案
附表
附表1 常用概率分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 t 分布表
附表4 χ2 分布表
参考文献
索引
