贝叶斯统计方法读书介绍

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约翰 K.克鲁斯克 (John K.kruschke)      ISBN:9787111504467    原作名/别名:《》

贝叶斯统计方法摘要

专家推荐

“我想本书将填补目前的一个空白，随着研究人员和学生转向贝叶斯统计方法的常规应用，这本书也将能够打

开自己的市场。”

——MichaelLee教授，数学心理学会会长，加利福尼亚大学尔湾分校

“JohnK.Kruschke写了一本关于统计的书，这本书优于其他作品之处在于其文体简明，这本书优于其他作品的另一个原因是它是关于贝叶斯统计的，究其原因，它真的很令吃惊！”——JamesL.(Jay)McClelland，心理学院院长&露西·斯特恩讲席教授，斯坦福大学

书籍特色

★本书提供了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。

作者从概率统计和编程两方面入手，由浅入深地指导读者如何对实际数据进行贝叶斯分析。全书分成三部分，第一部分为基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件，第二部分为二元比例推断的基本理论，第三部分为广义线性模型。内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、以层次模型和MCMC为代表的复杂方法等。同时覆盖所有需要用到非贝叶斯方法的情况，其中包括：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。针对不同的学习目标（如R、BUGS等）列出了相应的重点章节；整理出贝叶斯统计中某些与传统统计学可作类比的内容，方便读者快速学习。本中提出的方法都是可操作的，并且所有涉及数学理论的地方都已经用实际例子非常直观地进行了解释。由于并不对读者的统计或编程基础有较高的要求，因此本书非常适合社会学或生物学研究者入门参考，同时也可作为相关科研人员的参考书。

作者简介

[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）。

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