《统计建模与计算的高级本科生教材》

MATLAB和Python这两个强大的工具在本书中被用来做贝叶斯计算，蒙特卡罗方法也被用到了贝叶斯推断中。这本关于统计建模与计算的高级本科生教材把经典统计的严谨性和贝叶斯方法的直观性结合在一起。这本书分为三个主要部分：概率论、经典模型和高级模型。概率论被用作一切推理的起点，作者把概率论从枯燥的定义变成了一个连贯的故事。学生们通过编写代码和画图来直观地理解分布。经典模型部分涵盖了线性回归到方差分析等内容，每一种模型都被拆解成数据生成、假设、估计和检验这四个步骤来讲解。例题使用真实数据集，学生们可以直接复制粘贴代码运行。高级模型部分则跳过了纯公式推导，直接使用快速蒙特卡罗方法进行贝叶斯推断。状态空间模型、高斯过程回归和广义线性混合模型都被写成了可运行的Python或MATLAB脚本。随书附赠了MATLAB脚本和R代码库，涵盖了所有算法和例题；还包括缺失值处理、收敛诊断等细节。数学补充把高阶知识用摘要形式给出，方便学生查漏补缺。这本书适合那些觉得课本太旧、代码太少的人，它把知识拆成了易消化的模块，帮助学生从理论到实践都能掌握。如果你渴望把统计建模做成一个可迭代的过程而不是一次期末考试的背诵任务，那么这本书就是通往现代统计学的快速车票。