贝叶斯数据分析——基于R与Python的实现（基于R应用的统计学丛书

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. 本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外, 还介绍了不同贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法, 并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析.本书使用的软件是以 R 为平台的 Stan 和以 Python 为平台的 PyMC3, 它们都是人们喜爱的*的基于 MCMC 和C 编译器的贝叶斯编程软件. 相信读者能够通过实践掌握它们。

本书希望使对贝叶斯统计感兴趣的广大群体获得强有力的计算能力, 以发挥他们无穷的想象力和创造力.

吴喜之，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。