贝叶斯统计教程

我正在尝试加快贝叶斯统计的速度。我有一些统计背景（STAT 101），但不是太多-我想我可以理解事前，事后和可能性：D。

我现在还不想读贝叶斯教科书。我希望从能够使我快速成长的资源（首选网站）中读取内容。像这样的东西，但是有更多细节。

有什么建议吗？

这是一个开始的地方：

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

如果您想尝试一些实例学习，您可能会对Jim Albert的“ R中的贝叶斯计算 ”感兴趣。

其相关的R包称为LearnBayes。

更深入：

• http://math.tut.fi/~piche/bayes/notes01.pdf涵盖了贝叶斯定理

• https://ccrma.stanford.edu/~jos/bayes/bayes.pdf和

• http://www-personal.une.edu.au/~jvanderw/Introduction_to_Bayesian_Statistics1.pdf有关统计应用的更多信息

这些不是关于贝叶斯统计的完整教程，而是对我喜欢的单个概念的孤立解释。我以为我会补充一下，以防万一。

• http://lesswrong.com/lw/2b0/bayes_theorem_illustrated_my_way-贝叶斯定理的图形说明。
• 置信区间和可信区间有什么区别？-关于置信区间和贝叶斯可信区间之间的差异的一个很好的例子（以及一般的统计数据和贝叶斯统计之间的差异）。
• http://behind-the-enemy-lines.blogspot.com/2008/01/are-you-bayesian-or-frequentist-or.html-一个简单的例子，说明常客和贝叶斯人如何以不同方式处理问题，以及如何处理导致一个不同的答案。

我写了一篇关于使用JAGS进行贝叶斯建模的文章。如果您渴望快速入门，那么尝试一些BUGS变体，例如JAGS，是一种实用的入门方法。

引用帖子摘要

这篇文章提供了使用JAGS和R进行贝叶斯建模入门的各种资源的链接。它讨论：（1）什么是JAGS；（2）为什么可能要使用JAGS执行贝叶斯建模；（3）如何安装JAGS；（4）在哪里可以找到有关JAGS的更多信息；（5）在哪里可以找到运行中的JAGS脚本的示例；（六）在哪里提问；（7）贝叶斯建模的一些有趣的心理学应用。

特别是，您可能会发现研究帖子中提到的一些示例脚本很有用。

您可以尝试“ 在不到两个小时的时间内教授贝叶斯推理 ”。