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贝叶斯统计(第二版)
字数: 320
出版社: 高等教育
作者: 编者:韦来生//张伟平|责编:张晓丽
商品条码: 9787040573015
版次: 2
开本: 16开
页数: 268
出版年份: 2022
印次: 1
定价:
¥39.8
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舞蹈音乐的基础理论与应用
内容简介
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。
目录
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
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