作者 S 詹姆士 普雷斯
目录
上篇 理论
第一章 基础知识
引言
随机性
概率
托马斯 贝叶斯
小结
第二章  原理
引言
离散参数的贝叶斯定理
贝叶斯方法
离散参数的二项分布
贝叶斯定理（连续参数）
例子
先验分布
似然原理
预报分布 预报学的基本原理
稳健与非参数贝叶斯推断
例子
小结
第三章  逼近法，数值法的计算机程序
引言
大样本的后验分布
贝叶斯积分的逼近求值
贝叶斯分布的模拟
贝叶斯分布的计算机程序
小结
第四章 多元先验分布的估计
引言
多元主观估计
一般看法
模型
多元密度估计
群体估计方法的概要
经验应用
与主观概率估计有关的心里因素
小结
下篇 模型与应用
第五章 回归中的贝叶斯推断
引言
简单的线性回归
多元回归模型
小结
第六章  贝叶斯多元方差与协方差分析
引言
manova 模型：单向型
似然
先验
在manova模型问题中可交换假设的实际含义
后验
例子
效应的后验分布
第七章 归类yu 判别中的贝叶斯推断
引言
似然函数
先验密度
后验密度
预报密度
后验归类概率
例子
对不确定回答者的事后推测
小结