貝葉斯統計模型及其應用研究（簡體書）

本書內容分為3部分，共9章。第1部分為蒙特卡洛方法及其應用，其中第1章介紹了隨機變數的類比理論，這部分是統計計算的基礎，也是蒙特卡洛方法和貝葉斯理論的基礎；第2章介紹了蒙特卡洛積分，它對貝葉斯模型的求解具有重要意義；第3章介紹了蒙特卡洛EM方法，該方法有利於一些複雜模型的求解。第2部分為馬爾科夫蒙特卡洛方法(MCMC)，其中第4章介紹了貝葉斯理論的基礎知識；第5章介紹了貝葉斯馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法(MCMC)，主要包括MH方法和Gibbs方法；第6章介紹了MCMC方法的發展，如自適應MH方法和可逆跳躍MCMC方法等。第3部分為貝葉斯模型，其中第7章介紹了貝葉斯混合分佈模型，該模型對異常資料建模具有一定的優勢，可以體現貝葉斯方法的靈活性；第8章介紹了貝葉斯線性回歸模型，通過該模型說明瞭貝葉斯建模的基本方法以及OpenBUGS的應用；第9章介紹了貝葉斯分層模型，該模型又稱為隨機效應模型，主要用來分析比較複雜的分層資料，應用貝葉斯方法處理該模型具有一定優勢。