贝叶斯分析

《时间序列的贝叶斯分析》是一部由Lyle D. Broemeling撰写，CRC Press出版的专著。本书详细探讨了贝叶斯统计方法在时间序列分析中的应用，结合理论与实践，帮助读者理解和应用贝叶斯方法处理时间序列数据中的复杂关系和不确定性问题。书中可能涵盖了贝叶斯统计基础、不同类别的时间序列模型如ARIMA和GARCH的贝叶斯构建与估计，以及马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟在贝叶斯分析中的应用。此外，还可能包括参数估计、模型选择方法和实际应用案例，如股票价格预测和气候变化趋势分析。书中还可能介绍了贝叶斯方法如何处理模型参数的后验分布和不确定性，以及常用的贝叶斯分析软件如R语言中的rstan和

贝叶斯的思路，在多实际问题里都挺好用的。《An Introduction to Bayesian Analysis》这本书讲得比较系统，从先验分布怎么选、模型怎么挑，到怎么用 MCMC 跑出结果，基本都有。尤其是你要用到像R或者SAS这些统计工具，它还会结合代码，实操起来更顺手。 讲先验分布那部分我觉得蛮值得看的，不只是告诉你能选啥，而是带你理解背后的逻辑。比如怎么在没啥数据的情况下，根据背景知识定先验，挺有启发。 模型选择那块也挺实用的，了贝叶斯因子这种方法，能帮你快速判断哪个模型靠谱。不用像以前那样光靠经验拍脑袋选模型。 书里还带了一些实际例子，像多元、时间序列、回归这些，在生统和社科领域

3.7数理统计与概率论数理统计和概率论是应用数学的两个分支，为那些无法用确定性函数关系描述的物理现象提供了数学分析方法和工具。在电子科学与技术中，特别是对于材料的电学特性或半导体器件内部电量分布的计算，往往涉及到微观物理学，或者是无法采用数学方法来分析。例如在半导体器件中电荷分布、半导体材料的电荷运动等，都无法用确定的函数关系描述，所以一般采用统计学的方法获得其统计规律，并以此作为分析和计算的基础。由于统计分析中的变量具有随机性，因此，需要概率论为统计分析提供各种分析模型。 1 .概率论的基本概念概率论的起源是博弈论，用来描述那些无法确定的变量状态或变量之间的关系。概率论在电子科学与技术的研究

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

判别分析用于对样本分类，可分为以下方法：- 距离判别法：利用样本间的距离进行分类- 贝叶斯判别法：基于贝叶斯定理进行分类- 费歇尔判别法：最大化样本组间方差与组内方差的比值进行分类