Markov chain Monte Carlo algorithms in Bayesian inference -- WinBUGS software : introduction, setup, and basic analysis -- WinBUGS software : illustration, results, and further analysis -- Introduction to Bayesian models : normal models -- Incorporating categorical variables in normal models and further modeling issues -- Introduction to generalized linear models : binomial and Poisson data -- Models for positive continuous data, count data, and other GLM-based extensions -- Bayesian hierarchical models -- The predictive distribution and model checking -- Bayesian model and variable evaluation -- Appendix A : Model specification via directed acyclic graphs : the DOODLE menu -- Appendix B : The batch mode : running a model in the background using scripts -- Appendix C : Checking convergence using CODA/BOA -- Appendix D : Notation summary.
这本书算是很有名的大作了,在阅读其他作者写的计量经济学著作里,但凡提到贝叶斯推断都会祭出这本大作。 目前看到模型比较这个阶段,真的是手把手教,跟着书里的指导零基础做出了自己的贝叶斯推断模型。但因为案例比较基础,对多元高斯分布的模型没有足够的指导,以至于我的模...
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对《Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS》很好的补充。
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