作者有点强推自己写的R包了，对bayesian的理论思想讲的不够清楚，适合有一定理论基础的同学看，学习如何实现MCMC，推荐先看Bayesian data analysis。
其实bayesian相比frequentist理论上要简单的多，无论是估计，检验，还是回归，无非就是先验，likelihood，后验的套路。
不适合入门Bayesian Statistics
《Bayesian Computation With R》热门书评
-
好R
1有用 0无用 混路的阿鹏哥 2011-05-26
感觉超级好的textbook，虽然一直不习惯R，当时还是把书上的code跑了过半，感觉对理解bayesian超级有帮助。不像其他学科，初学bayesian应该一开始就和computer结合，不然真的很没趣。这本书没太多理论，提供大量操作，循序渐进，由简单到复杂，初学bayesian如果能结合这本书一...
-
不适合入门Bayesian Statistics
1有用 0无用 cchen 2014-01-07
作者有点强推自己写的R包了，对bayesian的理论思想讲的不够清楚，适合有一定理论基础的同学看，学习如何实现MCMC，推荐先看Bayesian data analysis。其实bayesian相比frequentist理论上要简单的多，无论是估计，检验，还是回归，无非就是先验，likelihood...
书名： Bayesian Computation With R
作者： Jim Albert
出版社： Springer Verlag
出版年： 2008.07
页数： 273
定价： 49.95
装帧： Pap
丛书： Use R
ISBN： 9780387713847