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• 010 __ |a 978-7-111-62491-2 |d CNY139.00

• 100 __ |a 20190905d2019 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 统计反思 |A tong ji fan si |e 用R和Stan例解贝叶斯方法 |f (美) 理查德·麦克尔里思著 |d = Statistical rethinking: a bayesian course with examples in R and stan |f Richard McElreath |g 林荟译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019

• 215 __ |a ⅪⅤ, 404页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 数据科学与工程技术丛书 |A shu ju ke xue yu gong cheng ji shu cong shu

• 300 __ |a 华章IT

• 320 __ |a 有书目 (第398-404页)

• 330 __ |a 本书从贝叶斯的角度介绍了广义线性分层模型，通过贝叶斯概率和*大熵的基础逻辑解释模型，内容涵盖从基本的回归分析到多层模型。此外，作者还讨论了测量误差、缺失数据以及处理空间和网络自相关的高斯过程模型。本书以R和Stan为基础，以R代码为例，提供了一个实际的统计推断的基础。适合统计、数学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及数据挖掘的从业人士阅读。

• 333 __ |a 适合统计、数学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及数据挖掘的从业人士阅读。

• 410 _0 |1 2001 |a 数据科学与工程技术丛书

• 500 10 |a Statistical rethinking: a bayesian course with examples in R and stan |m Chinese

• 517 1_ |a 用R和Stan例解贝叶斯方法 |A yong r he stan li jie bei ye si fang fa

• 606 0_ |a 贝叶斯方法 |A bei ye si fang fa |x 应用 |x 数理统计

• 690 __ |a O212.8 |v 5

• 701 _1 |a 麦克尔里思 |A mai ke er li si |g (McElreath, Richard) |4 著

• 702 _0 |a 林荟 |A lin hui |4 译

• 801 _0 |a CN |b 辽批 |c 20190905