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  • 正版新书]计算贝叶斯统计导论计算贝叶斯统计导论9787111721062
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    • 作者: 计算贝叶斯统计导论著 | 计算贝叶斯统计导论编 | 计算贝叶斯统计导论译 | 计算贝叶斯统计导论绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-03-01
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    • 作者: 计算贝叶斯统计导论著| 计算贝叶斯统计导论编| 计算贝叶斯统计导论译| 计算贝叶斯统计导论绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:238
    • 页数:221
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111721062
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:计算贝叶斯统计导论
    • 著:计算贝叶斯统计导论
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89
    • ISBN:9787111721062
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-03-01
    • 页数:221
    • 外部编号:涿物流园17875
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言<br />章  贝叶斯推断1  1.1  经典范式1<br />  1.2  贝叶斯范式4<br />  1.3  贝叶斯推断7<br />    1.3.1  参数推断7<br />    1.3.2  预测推断10<br />  1.4  结论11<br />  习题12第2章  先验信息表示14  2.1  无信息先验14<br />  2.2  自然共轭先验19<br />  习题2第章  基础问题中的贝叶斯<br />推断24  3.1  二项分布与贝塔模型24<br />  3.2  泊松分布与伽马模型25<br />  3.3  正态分布(μ已知)与<br />逆伽马模型26<br />  3.4  正态分布(μ,σ2未知)与<br />杰弗里斯先验27<br />  3.5  两个独立的正态模型与<br />边缘杰弗里斯先验28<br />  3.6  两个独立的二项分布与<br />贝塔分布30<br />  3.7  多项分布与狄利克雷模型31<br />  3.8  有限总体中的推断34<br />  习题35第4章  方法推断38  4.1  简单方法38<br />    4.1.1  后验概率41<br />    4.1.2  可信区间41<br />    4.1.3  边缘后验分布42<br />    4.1.4  预测汇总44<br />  4.2  重要抽样方法44<br />    4.2.1  可信区间47<br />    4.2.2  贝叶斯因子49<br />    4..  边缘后验密度51<br />  4.3  序贯方法52<br />    4.3.1  动态状态空间模型52<br />    4.3.2  粒子滤波器54<br />    4.3.3  自适应粒子滤波器55<br />    4.3.4  参数学习56<br />  习题57第5章  模型评估62  5.1  模型评判与充分62<br />  5.2  模型选择与比较67<br />    5.2.1  预测能度量67<br />    5.2.2  通过后验预测能进行<br />选择71<br />    5..  使用贝叶斯因子进行<br />模型选择73<br />  5.3  模型评估中模拟的更多<br />说明74<br />    5.3.1  评估后验预测分布74<br />    5.3.2  先验预测密度估计75<br />    5.3.3  从预测分布中抽样76<br />  习题77第6章  马尔可夫链<br />方法79  6.1  马尔可夫链的定义和<br />基本结果80<br />  6.2  梅特罗波利斯-黑斯廷斯<br />算法82<br />  6.3  吉布斯抽样器86<br />  6.4  切片抽样器92<br />  6.5  哈密顿93<br />    6.5.1  哈密顿动力学93<br />    6.5.2  哈密顿转移<br />概率96<br />  6.6  实现细节99<br />  习题102第7章  模型选择和跨维<br />MCMC113  7.1  参数空间上的MC模拟113<br />  7.2  模型空间上的MC模拟114<br />  7.3  模型和参数空间上的MC<br />模拟119<br />  7.4  可逆跳跃MCMC121<br />  习题125第8章  基于解析近似的方法131  8.1  解析方法131<br />    8.1.1  多元正态后验近似131<br />    8.1.2  经典拉普拉斯方法134<br />  8.2  潜高斯模型139<br />  8.3  积分嵌套拉普拉斯近似141<br />  8.4  变分贝叶斯推断143<br />    8.4.1  后验近似143<br />    8.4.2  坐标上升算法144<br />    8.4.3  自动微分变分推断147<br />  习题147第9章  软件151  9.1  应用实例151<br />  9.2  BUGS项目:WinBUGS和<br />OpenBUGS152<br />    9.2.1  应用实例:<br />使用R2OpenBUGS154<br />  9.3  JAGS159<br />    9.3.1  应用实例:<br />使用R2jags160<br />  9.4  Stan163<br />    9.4.1  应用实例:<br />使用RStan164<br />  9.5  BayesX171<br />    9.5.1  应用实例:<br />使用R2BayesX172<br />  9.6  收敛诊断:CODA程序和<br />BOA程序176<br />    9.6.1  收敛诊断176<br />    9.6.2  CODA包和BOA包178<br />    9.6.3  应用实例:<br />CODA和BOA180<br />  9.7  R-INLA和应用实例190<br />    9.7.1  应用实例192<br />  习题198附录200<br />  附录A200<br />  附录B206索引209参考文献213

    贝叶斯推断是统计的前沿理论,每个从事统学和据处理的研究人员都有必要深入学习

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