Ich versuche, in der Bayesianischen Statistik auf den neuesten Stand zu kommen. Ich habe ein bisschen Statistikhintergrund (STAT 101), aber nicht zu viel - ich glaube, ich kann Prior, Posterior und Likelihood verstehen: D.
Ich möchte noch kein Bayesianisches Lehrbuch lesen. Ich würde es vorziehen, aus einer Quelle zu lesen (bevorzugte Website), die mich schnell anspornt. So etwas wie diese , aber das mehr Details hat.
Irgendein Rat?
bayesian
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Andy
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Antworten:
Hier ist ein Ort, um zu beginnen:
ftp://selab.janelia.org/pub/publications/Eddy-ATG3/Eddy-ATG3-reprint.pdf
http://blog.oscarbonilla.com/2009/05/visualizing-bayes-theorem/
http://yudkowsky.net/rational/bayes
http://www.math.umass.edu/~lavine/whatisbayes.pdf
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_probability
Tutorial_on_Bayesian_Statistics_and_Clinical_Trials
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Wenn Sie ein paar Beispiele ausprobieren möchten, könnte " Bayesian Computation in R " von Jim Albert für Sie von Interesse sein .
Das zugehörige R-Paket heißt LearnBayes.
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Etwas mehr Tiefe:
http://math.tut.fi/~piche/bayes/notes01.pdf behandelt den Satz von Bayes
https://ccrma.stanford.edu/~jos/bayes/bayes.pdf und
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Dies sind keine vollständigen Tutorials zur Bayes'schen Statistik, sondern isolierte Erklärungen einzelner Konzepte, die mir gefallen. Ich dachte nur, ich würde hinzufügen, falls es hilft.
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Ich habe einen Beitrag zum Einstieg in JAGS für das Bayesianische Modellieren geschrieben . Wenn Sie schnell loslegen möchten, ist es eine praktische Möglichkeit, mit einer BUG-Variante wie JAGS herumzuspielen.
Um das Abstract des Beitrags zu zitieren
Insbesondere kann es hilfreich sein, einige der im Beitrag erwähnten Beispielskripte zu studieren.
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Sie können versuchen, Bayesianisches Denken in weniger als zwei Stunden zu lehren .
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