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贝叶斯方法是进行决策的重要工具，广泛应用于医学、金融、市场预测、产品检测等领域，解决一系列不确定的问题。本书有助于读者理解和应用贝叶斯方法，发觉贝叶斯方法的独特魅力及其在社会科学领域强大的应用潜力。 主要特点·与经典统计方法比对，有助于读者掌握贝叶斯方法基本思想·案例丰富，语言通俗，方便读者理解贝叶斯理论和实际应用·适合具有经典统计方法基础的高年级本科生、研究生
内容简介
贝叶斯方法是一种计算假设概率的方法。该方法将未知模型或变量看成已知分布的随机变量，基于先验和后验概率对未知参数进行推断。古特蒙德·R.艾弗森以清晰的笔调介绍了贝叶斯方法，通过一些简单范例，讲解了如何运用贝叶斯理论及统计推论估计各种参数（包括比例、均值、相关性、回归和方差）。艾弗森提出贝叶斯方法的原理是基于先验概率产生后验概率，同时比较了贝叶斯推论法和经典推论法，阐述了贝叶斯推论的优缺点，并指出贝叶斯方法优于经典推论法。
目录
序第2章 经典统计推断第1节 运用尾概率第2节 置信区间的解释第3节 参数值的不确定性第3章 贝叶斯定理第1节 推导第2节 范例第3节 真总体第4章 有关比例的贝叶斯方法第1节 比例第5章 其他参数的贝叶斯方法第1节 均值第2节 相关性
作者简介
古特蒙德·R.艾弗森（Gudmund R. Iversen），斯沃斯莫尔学院统计学教授、社会与政策统计学研究中心主任。著有《统计学：概念方法》（Statistics: The Conceptual Approach）、《方差分析》（Analysis of Variance）等。 译者简介贺光烨，南京大学社会学院副教授。2016年获香港科技大学社会科学哲学博士学位。美国洛杉矶加州大学社会学系、纽约大学社会学系访问学者。主要研究方向为婚姻家庭、教育、健康、社会分层与流动、定量研究方法等。在《社会学研究》《社会》《人口研究》以及《社会科学研究》（Social Science Research）等中英文期刊发表学术论文多篇，同时参与翻译“格致方法·定量研究系列”丛书，包括《虚拟变量回归》《社会统计的数学基础》《蒙特卡罗模拟》和《贝叶斯统计推断》。
内容简介
贝叶斯方法是一种计算假设概率的方法。该方法将未知模型或变量看成已知分布的随机变量，基于先验和后验概率对未知参数进行推断。古特蒙德·R.艾弗森以清晰的笔调介绍了贝叶斯方法，通过一些简单范例，讲解了如何运用贝叶斯理论及统计推论估计各种参数（包括比例、均值、相关性、回归和方差）。艾弗森提出贝叶斯方法的原理是基于先验概率产生后验概率，同时比较了贝叶斯推论法和经典推论法，阐述了贝叶斯推论的优缺点，并指出贝叶斯方法优于经典推论法。
目录
序第2章 经典统计推断第1节 运用尾概率第2节 置信区间的解释第3节 参数值的不确定性第3章 贝叶斯定理第1节 推导第2节 范例第3节 真总体第4章 有关比例的贝叶斯方法第1节 比例第5章 其他参数的贝叶斯方法第1节 均值第2节 相关性
作者简介
古特蒙德·R.艾弗森（Gudmund R. Iversen），斯沃斯莫尔学院统计学教授、社会与政策统计学研究中心主任。著有《统计学：概念方法》（Statistics: The Conceptual Approach）、《方差分析》（Analysis of Variance）等。 译者简介贺光烨，南京大学社会学院副教授。2016年获香港科技大学社会科学哲学博士学位。美国洛杉矶加州大学社会学系、纽约大学社会学系访问学者。主要研究方向为婚姻家庭、教育、健康、社会分层与流动、定量研究方法等。在《社会学研究》《社会》《人口研究》以及《社会科学研究》（Social Science Research）等中英文期刊发表学术论文多篇，同时参与翻译“格致方法·定量研究系列”丛书，包括《虚拟变量回归》《社会统计的数学基础》《蒙特卡罗模拟》和《贝叶斯统计推断》。