Bayesian Data Analysis (3/e)

这不是一本用来'系统学习'贝叶斯的教材，而更像是一场由统计学界泰斗Gelman亲自领路的思维革命。它最打动人的地方，在于把'从频率到贝叶斯'的范式转换讲得如讲故事般生动；但真正让读者又爱又恨的，正是这种散文化、个人化写作与tricky课后习题之间的巨大落差。读者反复提到：它例子丰富、讲解细致，读完常有'清晰透彻'的畅快；可当翻到论证处，又会困惑于作者为何总把简单问题变复杂、缺乏公理化体系。因此它更适合已有一定基础、愿意跟随作者思路'边质疑边领悟'的人，而非寻求严密数学推导的入门者。若你追求的是'百科全书'式的全面覆盖与计算实践（BUGS、R），它无可替代；若你想要一本严谨的数理统计课本，请另寻它处。

Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, Donald B. Rubin, David B. Dunson