统计再思考
Statistical Rethinking
Richard McElreath · 初版 2015 年
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简介
“Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan旨在建立读者在统计建模方面的知识与信心。考虑到当今基于模型的统计学即使是基础编程也有所要求，本书促使读者去执行通常由自动化完成的逐步计算。这种独特的计算方法确保读者掌握足够的细节，从而在自己的建模工作中做出合理的选择与解释。本书从贝叶斯视角讲授广义线性多层模型，依托简明逻辑解释
为什么值得读
无需深厚数学背景即可系统掌握贝叶斯统计与Stan
- 教学设计极其出色且讲解生动毫不枯燥
- 结合R与Stan代码实操学习贝叶斯推断
- 深入浅出讲解回归分析与多层建模方法
适合：想入门贝叶斯统计或学习Stan的数据科学学习者
值得读指数：97 / 100
Hacker News 读者推荐
……代数：Linear Algebra - A Modern Introduction（第 4 版）- Poole 7. 概率论：Introduction to Probability - Blitzstein, Hwang + 在线课程 https://projects.iq.harvard.edu/stat110 8. 统计学：（针对贝叶斯）Statistical Rethinking - A Bayesian Course with Examples in R and Stan - McElreath + 在线课程 https://www.youtube.com/playlist?list=PLDcUM9US4XdM9_N6XUUFr... 通常你会同时上第 4、第 5 和第 6 门课。
mikevm 在 HN 的推荐
……对大多数有志于成为数据科学家的人来说，先去啃更入门的教材并真正吃透它们会更有帮助。对于需要补更多统计的人，也许可以先看 Blitzstein 和 Hwang 的《Introduction to Probability》，然后看 McElreath 的《Statistical Rethinking》或者 Wasserman 的《All of Statistics》。至于如何培养良好的软件工程判断力和习惯，我甚至不知道该推荐什么。这方面似乎没有什么捷径……
ims 在 HN 的推荐
如果你想学 Stan，我强烈推荐 Richard McElreath 写的《Statistical Rethinking》（第 2 版）。这是一部教学法上的神作，也是我见过的学习贝叶斯推断最好的资料，甩其他资源好几个光年。
hendzen 在 HN 的推荐
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豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 1482253445
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。