定 价:¥49.00
作 者: | 黄长全 |
出版社: | 清华大学出版社 |
丛编项: | |
标 签: | 暂缺 |
ISBN: | 9787302631613 | 出版时间: | 2023-04-01 | 包装: | 平装-胶订 |
开本: | 16开 | 页数: | 字数: |
第1章贝叶斯统计基本概念
1.1引言
1.2概率空间与随机事件贝叶斯公式
1.3三种信息与先验分布
1.4一般形式的贝叶斯公式与后验分布
本章要点小结
思考与练习
第2章共轭先验分布与充分统计量
2.1共轭先验分布
2.2多参数先验与后验分布
2.3充分统计量与应用
本章要点小结
思考与练习
第3章先验分布寻求方法
3.1先验分布类型已知时超参数估计
3.2由边际分布确定先验分布
3.3用主观概率作为先验概率
3.4无信息先验分布
本章要点小结
思考与练习
第4章贝叶斯统计推断
4.1贝叶斯估计
4.2泊松分布参数的估计
4.3指数分布参数的估计
4.4正态分布参数的估计
4.5贝叶斯假设检验
4.6模型的比较与选择
4.7贝叶斯统计预测
本章要点小结
思考与练习
第5章决策概念与贝叶斯决策
5.1决策基本概念
5.2损失函数
5.3贝叶斯决策
5.4抽样的价值
本章要点小结
思考与练习
第6章贝叶斯统计计算方法
6.1什么是MCMC方法
6.2吉布斯抽样
6.3梅切波利斯哈斯廷斯算法
6.4MCMC的收敛性问题
本章要点小结
思考与练习
第7章统计决策概要
7.1风险函数
7.2决策函数的容许性与小准则
7.3贝叶斯风险准则与贝叶斯解
本章要点小结
思考与练习
参考文献
附录常用概率分布表