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正版新书]贝叶斯统计方法 R和BUGS软件数据分析示例(影印版)[
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第1章 关于本书
第1部分 基础篇:关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件
第2章 我们所信的模型
第3章 概率究竟是什么?
第4章 贝叶斯公式
第2部分 用于二元比例推断的基本理论
第5章 二元比例推断的精确数学分析方法
第6章 二元比例推断的格点估计法
第7章 二元比例推断的Metropolis算法
第8章 使用Gibbs抽样推断两个二元比例
第9章 多层先验下的伯努利似然
第10章 分层建模和模型比较
第11章 原假设显著性检验(NHST)
第12章 单点检验的贝叶斯方法
第13章 目标、势和样本量
第3部分 广义线性模型的应用
第14章 广义线性模型概述
第15章 单总体的参数估计
第16章 一元回归
第17章 多元回归
第18章 单因素方差分析
第19章 定量因变量与多元定性预测变量
第20章 二分类因变量
第21章 定序因变量建模
第22章 列联表分析
第23章 补充主题
参考文献
索引
[美]约翰 K.克鲁斯克(John K.kruschke),印第安纳大学心理学以及脑科学教授 ,统计学教授 ,认知科学领域的核心成员。本书作者获得过5次印第安纳大学卓越教学奖(Teaching Excellence Recognition Awards from Indiana University)和1次国家科学院托兰研究奖(Troland Research Award)。
适读人群 :大学生,大学教师
《贝叶斯统计方法R和BUGS软件数据分析示例(影印版)》提供了R编程语言和BUGS软件(都是免费软件)的完整案例,并从基础编程案例讲起,逐渐将难度提升到复杂数据和演示图形的完整程序。这些模板都可以根据不同的学生和不同的研究需要做调整。 ★全面覆盖所有分析情况需要用到非贝叶斯方法:t-检验,方差分析(ANOVA)和ANOVA中的多重比较法,多元线性回归,Logistic回归,序列回归和卡方(列联表分析。涉及的研究设计包括贝叶斯势分析和样本容量规划。
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