単一のテキストを選択する必要がある場合初心者の場合は、
Sivia DS and Skilling J (2006) book (see below).
以下にリストされているすべての本の中で、本質的なアイデアを直感的に把握するために最も努力していますが、それでもいくつか必要です。 1ページからの数学的洗練。
以下は私の本からのさらなる読み物のリストであり、各出版物へのコメントが付いています。
Bernardo、JM and Smith、A、（2000）4。ベイズ理論ベイズの方法の厳密な説明と、実際の多くの例。
ビショップ、C（2006）5。パターン認識と機械学習。タイトルが示すように、これは主に機械学習に関するものですが、ベイズ法の明快で包括的な説明を提供します。
Cowan G（1998）6。統計データ分析。統計分析への優れた非ベイジアン入門。
Dienes、Z（2008）8。科学としての心理学の理解：科学的および統計的推論の紹介。ベイズの規則に関するチュートリアル資料と、ベイズ統計と頻度主義統計の違いの明晰な分析を提供します。
Gelman A、Carlin J、Stern H、およびRubin D.（2003）14。ベイジアンデータ分析。多くの実例を含む、ベイズ分析の厳密で包括的な説明。
Jaynes E and Bretthorst G（2003）18。確率論：科学の論理。ベイズ分析の現代の古典。それは包括的で賢明です。その談話的なスタイルはそれを長く（600ページ）しますが、決して鈍くはなく、そしてそれはたくさんの洞察を詰め込んでいます。
カーン、S、2012年、ベイズの定理の紹介。サルマンカーンのオンライン数学ビデオは、ベイズの定理を含むさまざまなトピックの良い紹介になります。
Lee PM（2004）27。ベイズ統計：はじめに。厳格なベイジアンスタイルの厳密で包括的なテキスト。
MacKay DJC（2003）28。情報理論、推論、および学習アルゴリズム。情報理論に関する現代の古典。非常に読みやすいテキストで、多くのトピックを広範囲にわたってローミングします。ほとんどすべてのトピックでベイズの定理が使用されています。
Migon、HS and Gamerman、D（1999）30。統計的推論：統合アプローチ。ベイズアプローチと非ベイズアプローチを比較する、単純な（そして明確にレイアウトされた）推論の説明。かなり進んでいますが、文体は本質的にチュートリアルです。
ピアスJR（1980）34第2版。情報理論の紹介：シンボル、信号、ノイズ。ピアスは、非公式のチュートリアルスタイルの文章で書いていますが、情報理論の基本的な定理を提示することを躊躇していません。
Reza、FM（1961）35。情報理論入門。上記のピアスの本よりも包括的で数学的に厳密な本であり、理想的には、ピアスのより非公式なテキストを最初に読んだ後にのみ読む必要があります。
Sivia DS and Skilling J（2006）38。データ分析：ベイジアンチュートリアル。これは、ベイジアンメソッドの優れたチュートリアルスタイルの紹介です。
Spiegelhalter、D and Rice、K（2009）36。ベイズ統計。 Scholarpedia、4（8）：5230。 http://www.scholarpedia.org/article/Bayesian_statistics ベイズ統計の現在のステータスの信頼できる包括的な要約。
そして、これが2013年6月に発行された私の本です。
ベイズの規則：ベイズ分析入門、ジェームズVストーン博士、ISBN 978-0956372840
第1章は次の場所からダウンロードできます： http://jim-stone.staff.shef.ac.uk/BookBayes2012/BayesRuleBookMain.html
説明：18日までに発見世紀の数学者であり説教者であるベイズの法則は、現代の確率論の基礎です。この豊富に説明された本では、ベイズの規則が実際に常識的な推論の自然な結果である方法を示すために、アクセス可能なさまざまな例が使用されています。ベイズの規則は、確率の直感的なグラフィック表現を使用して導出され、ベイズ分析は、 MatLabプログラムが提供されています。チュートリアルスタイルの文章と包括的な用語集を組み合わせることで、ベイズ分析の基本原則に精通したい初心者にとって理想的な入門書になります。
読んだ内容：
Gelman et al（2013）。BayesianDataAnalysis。CRCPressLLC。3rded。
Hoff、Peter D（2009）。ベイズ統計手法の最初のコース。統計におけるSpringerテキスト。
Kruschke、ベイズデータ分析の実行：Rとバグのチュートリアル、2011年。アカデミック/ Elsevierを押してください。
そして私は最初にKruschkeの本がより良いと思います。これは、ベイジアン思考への最初のアプローチに最適です。概念は非常に明確に説明されており、数学はあまり多くなく、良い例がたくさんあります！
Gelman et al。は素晴らしい本ですが、それはもっと進んでいて、クルシュケの本の後に読むことをお勧めします。
逆に、ホフの本は入門書なので好きではありませんでしたが、概念（およびベイズ思考）はそうではありません明確な方法で説明されています。渡すことをお勧めします。