书目信息 |
| 题名： |
统计反思
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| 作者： | 麦克尔里思 著 ；林荟 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019.04 |
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| 页数： | 14,404页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | O212.8 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 贝叶斯方法--应用--数理统计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-62491-2 | |
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| 330 | @a本书以Stan统计软件为基础，以R代码为例，提供了一个实际的统计推断的基础。从贝叶斯统计方法的角度出发，介绍了统计反思的相关知识，以及一些常用的进行类似权衡的工具，展示了两个完整的最常用的计数变量回归，介绍了应对常见的单一模型无法很好地拟合观测数据的排序分类模型与零膨胀和零增广模型，提出了基于贝叶斯概率和最大熵的广义线性分层模型以及处理空间和网络自相关的高斯过程模型。 | |
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| 统计反思：用R和Stan例解贝叶斯方法=Statistical rethinking：a bayesian course with examples in R and Stan/(美)理查德·麦克尔里思(Richard McElreath)著/林荟译.-北京：机械工业出版社，2019.04 |
| 14,404页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
| 使用对象：本书适合统计、数学等相关专业的高年级本科生、研究生，数据挖掘的从业人士 |
| ISBN 978-7-111-62491-2：CNY139.00 |
| 本书以Stan统计软件为基础，以R代码为例，提供了一个实际的统计推断的基础。从贝叶斯统计方法的角度出发，介绍了统计反思的相关知识，以及一些常用的进行类似权衡的工具，展示了两个完整的最常用的计数变量回归，介绍了应对常见的单一模型无法很好地拟合观测数据的排序分类模型与零膨胀和零增广模型，提出了基于贝叶斯概率和最大熵的广义线性分层模型以及处理空间和网络自相关的高斯过程模型。 |
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正题名：统计反思
索取号：O212.8/3
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
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| 2 | 1844946 | 218449463 | 理科库/ [索取号:O212.8/3] | 在馆 | |
| 3 | 1844947 | 218449472 | 理科库/ [索取号:O212.8/3] | 在馆 |