【干货书】贝叶斯推理与方法导论， 341页pdf

统计学是从数据中学习的科学。统计涉及：• 提问 • 提出猜想 • 设计研究 • 收集数据 • 整理数据 • 总结数据 • 可视化数据 • 分析数据 • 开发模型 • 得出结论 • 传达结果我们假设您对其中的很多方面都有一定的了解，而我们将重点关注斜体字的项目。也就是说，我们将关注统计推断，这是使用数据分析来得出关于现有数据之外的人口或过程的结论的过程。“传统”的假设检验和您熟悉的置信区间是“频率主义”统计的组成部分。这本书将介绍“贝叶斯”统计的一些方面。我们将从贝叶斯的角度重点关注数据分析、模型开发、得出结论和结果传达。我们还将讨论频率主义和贝叶斯方法之间的一些相似之处和不同之处，以及每种方法的优点和缺点。从一开始我们就想明确一点：贝叶斯与频率主义者之间的对比并不是一个“对与错”的问题。贝叶斯和频率主义都是统计分析的有效方法，每种方法都有其优点和缺点。我们将在后续中讨论其中的一些问题。但在你的职业生涯中，你不需要明确决定是做一个贝叶斯学者还是一个频率主义者；一个优秀的现代统计学家可能兼有两者的特点。虽然我们的重点将是统计推断，但请记住，统计的其他部分同样重要，如果不是更重要的话。尤其是，任何统计分析的质量都与其基于的数据的质量成正比。