吴喜之
人物简介：
吴喜之，美国北卡罗来纳大学统计博士，中国人民大学统计系教授，兼南开大学学院教授。曾任教于南开大学、美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学。为国外出版的几本书和数十篇文章的作者和合作者。
现代贝叶斯统计学书籍相关信息
内容简介：
贝叶斯方法是基于贝叶斯定理而发展起来、用于系统阐述和解决统计问题的方法。使用贝叶斯定理的方式依赖于一个统计学家如何看待“概率”这个基本概念。这些统计学家“推崇”概率为不确定性的度量，对于任何实际客体它将会被认定；因此没有任何理由贝叶斯定理不在任何场合应用。
本书的主要内容包括贝叶斯立场、先验分布，后验分布及贝叶斯推断、常用分布、可靠性问题、经验贝叶方法、贝叶斯统计地应用、参考文献。
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