书籍介绍
This third edition of a classic textbook presents a comprehensive introduction to Bayesian data analysis. Written for students and researchers alike, the text is written in an easily accessible manner with chapters that contain many exercises as well as detailed worked examples taken from various disciplines. This third edition provides two new chapters on Bayesian nonparametrics and covers computation systems BUGS and R. It also offers enhanced computing advice. The book's website includes solutions to the problems, data sets, software advice, and other ancillary material.
Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, Donald B. Rubin, David B. Dunson
用户评论
自从学了bayesian analysis，瞬间觉得frequency什么的弱爆了，明显这个科学多了嘛。
本学期几个paradigm-shift之一：从频率到贝叶斯。本书说故事似的正文和tricky的课后习题形成鲜明对比，学时时常自省：我tm在学什么？这一段又在讲什么？总之还是希望初学能用一本体系更公理化的教材吧……
需要有一定统计学基础才能看懂---感觉这本书的内容像是散文，内容感觉比较散乱。我的经验是，还没有做Bayesian的时候看，真的书云里雾里不知道在讲什么。但有一定经历之后再看，会发现所讲的东西还是蛮有用的。有的地方看了两三遍才看得懂 ;-(
贝叶斯圣经，经典理论很全，作者大牛。配合上课更佳，不是很容易自学。
大佬们还能写的更好。
verbose
没读完…有机会（？）再接着读
Gelman的经典著作，但其实拿来作为贝叶斯入门是不太合适的，在大部分情况下过于啰嗦，而且基本上不太有体系化和非常数学化的论证，给人的感觉更像是自己的小册子或者是散文化的写作，而非是严谨的数理统计教材，觉得作者似乎时常想到这里想到那里东一笔西一笔加进去，总之觉得对于非科班来讲有阅读难度，也不是很适合作为入门教材。
NYU 政治学methodology sequence 3 part 1的参考书，老师phd在duke, 据说他统计学先学的是贝叶斯；涵盖内容多，例子多；虽然我还是更爱peter的教材