단일 텍스트를 선택해야하는 경우 초보자의 경우
Sivia DS and Skilling J (2006) book (see below).
아래에 나열된 모든 책 중에서 필수적인 아이디어를 직관적으로 파악하기 위해 가장 열심히 노력하지만 여전히 일부 1 페이지의 수학적 정교함
아래는 각 출판물에 대한 주석과 함께 내 책의 추가 자료 목록입니다.
Bernardo, JM 및 Smith, A, (2000) 4. 베이지안 이론 많은 실제 사례와 함께 베이지안 방법에 대한 엄격한 설명.
Bishop, C (2006) 5. 패턴 인식 및 기계 학습. 제목에서 알 수 있듯이 이것은 주로 기계 학습에 관한 것이지만 베이지안 방법에 대한 명료하고 포괄적 인 설명을 제공합니다.
Cowan G (1998) 6. 통계 데이터 분석. 통계 분석에 대한 탁월한 비 베이지안 소개.
Dienes, Z (2008) 8. 과학으로서의 심리학 이해 : 과학적 및 통계적 추론에 대한 소개. Bayes의 규칙에 대한 튜토리얼 자료와 베이지안 통계와 빈도 통계의 차이에 대한 명쾌한 분석을 제공합니다.
Gelman A, Carlin J, Stern H 및 Rubin D. (2003) 14. 베이지안 데이터 분석. 많은 실제 사례와 함께 베이지안 분석에 대한 엄격하고 포괄적 인 설명.
Jaynes E 및 Bretthorst G (2003) 18. 확률 이론 : 과학의 논리. 베이지안 분석의 현대 고전. 포괄적이고 현명합니다. 담론적인 스타일은 길지만 (600 페이지) 지루하지 않고 풍부한 통찰력으로 가득 차 있습니다.
Khan, S, 2012, Introduction to Bayes’Theorem. Salman Khan의 온라인 수학 동영상은 Bayes의 규칙을 비롯한 다양한 주제에 대한 좋은 소개를 제공합니다.
이 PM (2004) 27. 베이지안 통계 : 소개. 강력한 베이지안 스타일의 엄격하고 포괄적 인 텍스트입니다.
MacKay DJC (2003) 28. 정보 이론, 추론 및 학습 알고리즘. 정보 이론에 대한 현대 고전. 거의 모든 주제가 Bayes의 규칙을 사용하는 많은 주제를 광범위하게 로밍하는 매우 읽기 쉬운 텍스트입니다.
Migon, HS 및 Gamerman, D (1999) 30. 통계적 추론 : 통합 접근. 베이지안 접근법과 비 베이지안 접근법을 비교하는 간단하고 명확하게 설명 된 추론 설명. 상당히 진보 된 글 임에도 불구하고 글쓰기 스타일은 본질적으로 튜토리얼입니다.
Pierce JR (1980) 34 2nd Edition. 정보 이론 입문 : 기호, 신호 및 소음. Pierce는 비공식적 인 튜토리얼 스타일로 글을 쓰지만 정보 이론의 기본 정리를 제시하지 않습니다.
Reza, FM (1961) 35. 정보 이론에 대한 소개. 위의 Pierce 책보다 더 포괄적이고 수학적으로 엄격한 책이며, 이상적으로는 Pierce의 좀 더 비공식적 인 텍스트를 처음 읽은 후에 만 읽어야합니다.
Sivia DS 및 Skilling J (2006) 38. 데이터 분석 : 베이지안 자습서. 이것은 베이지안 방법에 대한 훌륭한 튜토리얼 스타일 소개입니다.
Spiegelhalter, D 및 Rice, K (2009) 36. 베이지안 통계. Scholarpedia, 4 (8) : 5230. http://www.scholarpedia.org/article/Bayesian_statistics 베이지안 통계의 현재 상태에 대한 신뢰할 수 있고 포괄적 인 요약입니다.
2013 년 6 월 출판 된 제 책입니다.
Bayes “Rule : A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis, Dr James V Stone, ISBN 978-0956372840
1 장은 다음 위치에서 다운로드 할 수 있습니다. http://jim-stone.staff.shef.ac.uk/BookBayes2012/BayesRuleBookMain.html
설명 : 18 번째 발견 세기의 수학자이자 설교자 인 Bayes “규칙은 현대 확률 이론의 초석입니다. 그림이 풍부한이 책에서는 Bayes “규칙이 실제로 상식 추론의 자연스러운 결과임을 보여주기 위해 다양한 예제가 사용됩니다. Bayes”규칙은 확률에 대한 직관적 인 그래픽 표현을 사용하여 도출되고 베이지안 분석은 다음을 사용하여 매개 변수 추정에 적용됩니다. MatLab 프로그램이 제공됩니다. 포괄적 인 용어집과 결합 된 튜토리얼 스타일은 베이지안 분석의 기본 원칙에 익숙해지기를 원하는 초보자에게 이상적인 입문서입니다.
읽는 내용 :
Gelman et al (2013). Bayesian 데이터 분석. CRC Press LLC. 3rd ed.
Hoff, Peter D (2009). 베이지안 통계 방법의 첫 번째 과정. 통계의 Springer 텍스트.
Kruschke, 베이지안 데이터 분석 수행 : R 및 버그를 사용한 자습서, 2011. Academic Press / Elsevier.
그리고 시작하기에 더 좋은 것은 Kruschke의 책이라고 생각합니다. 베이지안 사고에 대한 첫 번째 접근 방식에 완벽합니다. 개념이 매우 명확하게 설명되고 수학이 너무 많지 않으며 좋은 예가 많이 있습니다!
Gelman et al.은 훌륭한 책이지만 그것은 더 발전된 것이고 나는 Kruschke의 책 이후에 읽어 볼 것을 제안합니다.
반대로 나는 Hoff의 책은 입문 책이기 때문에 좋아하지 않았지만 개념 (그리고 베이지안 사고)은 그렇지 않습니다. 전달하는 것이 좋습니다.