基于MCMC算法的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法

定　價(jià)：￥108.00

作　者：	劉金山，夏強(qiáng) 著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 數(shù)學(xué) 自然科學(xué)

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ISBN：	9787030474889	出版時(shí)間：	2016-03-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	321	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）模擬技術(shù)使貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法得以應(yīng)用于許多領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題。《基于MCMC算法的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法》在介紹常用MCMC算法的基礎(chǔ)上，著重介紹計(jì)算貝葉斯后驗(yàn)估計(jì)的MCMC方法和新發(fā)展的貝葉斯隨機(jī)搜索模型選擇方法，特別是MCMC方法在貝葉斯數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用.為了便于讀者掌握MCMC方法，書(shū)中提供了大量的數(shù)據(jù)分析案例及相應(yīng)的算法程序、圖表和模擬分析結(jié)果?！痘贛CMC算法的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法》適合概率統(tǒng)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)、生物信息、環(huán)境統(tǒng)計(jì)和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的高校教師、研究人員、高年級(jí)本科生、碩士和博士研究生參閱，也適合數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用領(lǐng)域的有關(guān)科技人員使用。

作者簡(jiǎn)介

　　劉金山，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院教授，統(tǒng)計(jì)學(xué)科帶頭人，概率統(tǒng)計(jì)和金融學(xué)專(zhuān)業(yè)研究生導(dǎo)師，廣東省現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)部教材建設(shè)專(zhuān)家委員會(huì)委員。研究領(lǐng)域?yàn)椋憾嘣y(tǒng)計(jì)分析、非線(xiàn)性時(shí)間序列分析、基于MCMC算法的現(xiàn)代貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法、金融統(tǒng)計(jì)方法。主持和主要承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目4項(xiàng)、省自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)。獲省級(jí)自然科學(xué)研究和教學(xué)成果二等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外核心學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文60多篇，其中14篇收入SCI。著有《Wishart分布引論》（科學(xué)出版社，2005）?！∠膹?qiáng)，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院副教授，統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，概率統(tǒng)計(jì)和金融學(xué)專(zhuān)業(yè)研究生導(dǎo)師，廣東省現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)常務(wù)理事。研究領(lǐng)域?yàn)椋航鹑跁r(shí)間序列分析、貝葉斯計(jì)算、高維數(shù)據(jù)分析和金融計(jì)量方法。講授過(guò)的課程有：時(shí)間序列分析、回歸分析、多元統(tǒng)計(jì)分析、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)計(jì)算。主持國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金和教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目各1項(xiàng)。主要參加國(guó)家和省自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外核心學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文20多篇，其中7篇收入SCI。

圖書(shū)目錄

序
引言
第1章貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的MCMC方法
1．1 Gibbs算法
1．1．1 基本Gibbs抽樣
1．1．2 Gibbs抽樣的收斂性
1．1．3 潛變模型的Gibbs抽樣
1．1．4 分層模型的Gibbs抽樣
1．2 M-H算法
1．2．1 基本M-H算法
1．2．2 M-H算法的收斂性
1．2．3 獨(dú)立鏈和隨機(jī)游走鏈M-H算法
1．3 混合算法
1．4 逃逸算法
1．5 可逆跳MCMC算法
1．6 MCMC算法的加速收斂
1．6．1 分組移動(dòng)和多網(wǎng)格MC抽樣
1．6．2 MCMC算法的協(xié)方差改進(jìn)
1．6．3 評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)例子
1．6 ，4其他加速收斂方法
1．7 收斂性診斷
1．7．1 收斂到平穩(wěn)分布
1．7．2 收斂到后驗(yàn)均值
第2章貝葉斯后驗(yàn)估計(jì)
2．1 計(jì)算后驗(yàn)均值
2．1．1 基本MC方法
2．1．2 標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)
2．1．3 MC估計(jì)的改進(jìn)
2．1．4 控制模擬誤差
2．2 計(jì)算后驗(yàn)眾數(shù)
2．2．1 矩陣微分
2．2．2 Lindley-Smith最優(yōu)化
2．2．3 隨機(jī)近似方法
2．3 估計(jì)邊緣后驗(yàn)密度
2．3．1 邊緣后驗(yàn)密度
2．3．2 核估計(jì)方法
2．3．3 重要性加權(quán)密度估計(jì)
2．3．4 基于K-L散度的有效性
第3章貝葉斯模型選擇
3．1 貝葉斯模型比較
3．1．1 邊緣似然
3．1．2 預(yù)測(cè)密度
3．2 隨機(jī)搜索模型選擇方法
3．2．1 線(xiàn)性回歸模型的變量選擇
3．2．2 自回歸模型的滯后項(xiàng)選擇
3．3 貝葉斯模型平均
3．4 模型選擇的可逆跳MCMC方法
3．4．1 可逆跳MCMC方法
3．4．2 變階數(shù)時(shí)間序列模型選擇方法
第4章多元貝葉斯回歸模型
4．1 多元線(xiàn)性回歸模型
4．1．1 共軛先驗(yàn)下的貝葉斯推斷
4．1．2 廣義先驗(yàn)下的貝葉斯推斷
4．1．3 實(shí)例分析
4．2 向量自回歸模型
4．2．1 VAR模型定義
4．2．2 似然函數(shù)和先驗(yàn)分布
4．2．3 VAR模型約束的隨機(jī)搜索
4．2．4 模擬實(shí)驗(yàn)
4．3 SUR模型的Gibbs抽樣
4．3．1 基本SUR模型
4．3．2 數(shù)值模擬
4．4 SUR模型的分層貝葉斯分析
4．4．1 分層模型的Gibbs抽樣
4．4．2 具有相關(guān)序列誤差的SUR模型
4．4．3 具有時(shí)變參數(shù)的SUR模型
4．4．4 實(shí)例分析
4．5 SUR模型的變系數(shù)MCMC方法
4．5．1 SUR模型的變換形式
4．5．2 模型參數(shù)變換
4．5 ，3模擬實(shí)驗(yàn)
4．5．4 實(shí)例分析
4．6 非參數(shù)SUR模型的MCMC方法
4．6．1 基函數(shù)展開(kāi)及分層分析
4．6．2 條件后驗(yàn)分布
4．6．3 MCMC抽樣方法
4．6．4 模擬實(shí)驗(yàn)
4．6．5 實(shí)例分析
4．7 多元空間回歸模型
4．7．1 公共分量模型
4．7．2 空間回歸模型
4．7．3 先驗(yàn)分布
4．7．4 后驗(yàn)推斷
4．7．5 實(shí)例分析
第5章一些非線(xiàn)性時(shí)間序列模型
5．1 門(mén)限自回歸模型
5．1．1 模型參數(shù)估計(jì)
5．1．2 模型選擇的RJMCMC方法
5．1．3 抽樣方案
5．1．4 模擬舉例
5．2 門(mén)限自回歸模型的變點(diǎn)分析
5．2．1 模型的定義
5．2．2 模型參數(shù)的貝葉斯推斷
5．2．3 模型后驗(yàn)概率的估計(jì)
5．2．4 模擬舉例
5．3 多變點(diǎn)門(mén)限自回歸模型
5．3．1 模型的參數(shù)估計(jì)
5．3．2 門(mén)限估計(jì)的MCMC方法
5．3．3 模擬舉例
5．4 門(mén)限自回歸滑動(dòng)平均模型
5．4．1 模型參數(shù)的貝葉斯推斷
5．4．2 模型選擇的RJMCMC方法
5．4．3 模擬舉例
5．5 帶有外生變量的門(mén)限自回歸滑動(dòng)平均模型
5．5．1 模型參數(shù)的貝葉斯推斷
5．5．2 模擬舉例
第6章其他貝葉斯模型
6．1 空氣污染模型
6．1．1 貝葉斯模型分析
6．1．2 實(shí)際數(shù)據(jù)分析
6．1．3 結(jié)論
6．2 貨幣匯率模型
6．2．1 雙門(mén)限GARCH模型
6．2．2 參數(shù)的貝葉斯推斷
6．2．3 實(shí)證分析
6．3 大腦圖像分割模型
6．3．1 功能性磁共振成像
6．3．2 分層混合模型的貝葉斯分析
6．3．3 分層混合模型的RJMCMC方法
6．3．4 大腦FMRI圖像分割
6．4 河流水文數(shù)據(jù)模型
6．4．1 變點(diǎn)水文時(shí)間序列概述
6．4．2 貝葉斯變點(diǎn)時(shí)序分析
6．4．3 貝葉斯變點(diǎn)回歸分析
6．4．4 結(jié)論
6．5 隨機(jī)波動(dòng)模型
6．5．1 隨機(jī)波動(dòng)模型簡(jiǎn)介
6．5．2 隨機(jī)波動(dòng)模型的貝葉斯推斷
6．5．3 實(shí)證分析
參考文獻(xiàn)
附錄A 常用統(tǒng)計(jì)分布
A．1 一元統(tǒng)計(jì)分布
A．1．1 二項(xiàng)分布
A．1．2 貝塔分布
A．1．3 正態(tài)分布
A．1．4 伽馬分布
A．1．5 逆伽馬分布
A．1．6 學(xué)生t分布
A．1．7 F分布
A．2 多元統(tǒng)計(jì)分布
A．2．1 多元正態(tài)分布
A．2．2 多元t分布
A．3 隨機(jī)矩陣分布
A．3．1 矩陣正態(tài)分布
A．3．2 Wishart分布
A．3．3 逆Wishart分布
A．3．4 矩陣T分布
……
附錄B 統(tǒng)計(jì)軟件簡(jiǎn)介
附錄C 4．6．4 節(jié)模擬實(shí)驗(yàn)的R程序