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| 內容簡介： |
《贝叶斯数据分析——基于R与Python的实现（第2版）》特色内容：
双软件驱动，掌握前沿工具：平行使用两大主流贝叶斯编程框架——基于R平台的Stan和基于Python平台的PyMC。这种设计可以使读者根据自身编程偏好或项目环境灵活选择工具，深入理解并实践基于MCMC和高效C 编译器的现代贝叶斯计算技术，解决传统方法难以应对的复杂问题。
打通从理论到应用的知识闭环：不仅清晰阐释贝叶斯统计的基本概念、数学原理与模型构建（包括复杂随机效应模型），更强调如何将这些知识转化为实际分析能力。书中通过丰富的数据实例驱动，详细展示模型构建、计算实现（利用Stan/PyMC）到结果解读的完整流程。
拥抱计算革命，解决复杂模型：紧扣贝叶斯分析在现代得以广泛应用的关键——计算能力的突破与先进算法（如各类积分算法）的发展。本书致力于赋予读者利用这些进步来拟合和分析高度复杂模型的能力，突破经典统计的限制。
服务多元读者：内容设计兼顾希望理解贝叶斯数学背景的初学者和迫切需要利用贝叶斯模型进行实际数据分析的研究者与实践者。通过编程软件实现计算，鼓励读者动手实践，激发其在数据建模领域的想象力和创造力。
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| 關於作者： |
吴喜之 北京大学数学力学系本科毕业，北卡罗来纳大学统计学博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在南开大学、北京大学、加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学等多所著名学府执教。
张 敏 重庆工商大学讲师。作为第一（通讯）作者在CSSCI/CSCD/SCI等期刊发表多篇学术论文，主持（参与）多项国家级及省部级课题，以第二作者身份合作出版多部关于统计与数据科学的教材。
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| 內容試閱：
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贝叶斯统计是和基于频率的传统统计（频率派统计）不同的一套关于统计推断或决策的理论、方法与实践. 传统统计由于其概率是用频率定义的，因此有其天生的弱点和缺陷，许多推断问题无法得到明确的结论. 贝叶斯统计的思维方式与传统统计不同，成为与传统统计平行的决策体系. 在不同的数据分析问题中，这两种决策体系各有优劣. 但关于这两种体系在哲学意义上优劣的争论则从来也没有停止过. 当然，实际工作者们则不会在意这些争论，而是选择最能够达到他们目标的方法，无论是传统统计方法、贝叶斯方法还是机器学习方法.
贝叶斯思维在统计建模和数据分析方面具有许多优点. 它提供了一种根据最近的知识更新信仰的机器学习过程. 例如，它提供比经典统计更具有概率意义的推断，它还可以使用现代抽样方法评估嵌套模型和非嵌套模型（区别传统方法）的概率，它也很容易拟合使用经典方法很难应付的复杂随机效应模型.
在前计算机时代，贝叶斯统计的发展曾经被计算资源的有限性拖累，现在这个问题已经不存在了. 目前贝叶斯建模急剧增长的两个主要原因是:（1）计算贝叶斯后验分析所需的各种积分算法的持续发展；（2）现代计算速度的不断加快. 现在人们完全可以使用贝叶斯模型来拟合传统统计方法无法应付的非常复杂的模型.
和传统频率派数理统计类似，纯粹贝叶斯派的统计属于模型驱动的范畴，这两种统计与数据驱动或问题驱动的现代数据科学理念有不小的差距. 然而，贝叶斯统计的某些思维模式对于数据科学的机器学习方法有很大的启发. 除了数据科学常用的朴素贝叶斯分类和贝叶斯网络之外，在神经网络和深度学习等完全是数据驱动的实践中，到处都可以看到贝叶斯的影子. 当然，这些可能不被纯粹的贝叶斯派公开认可，但的确是受到贝叶斯统计思维的影响.
长期以来，在英文中，纯粹贝叶斯派方法一般用“Bayesian”作为形容词，而那些有些“离经叛道”的方法通常用“Bayes”作为形容词. 现在这两者的区别已经不那么绝对. 任何数学体系面对广大的应用环境，不可能也没有必要为保持其“纯洁性”而止步不前.
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