本书用生动有趣的例子来说明贝叶斯统计的基本思想和基本方法，尽量使读者对贝叶斯统计产生兴趣，掌握贝叶斯统计的基本方法和基本技巧，引发读者使用贝叶斯方法去认识和解决实际问题的愿望，进而丰富和发展贝叶斯统计。 本书是全国统计教材编审委员会“十二五”规划教材，主要内容包括：先验分布与后验分布；贝叶斯推断；先验分布的确定；决策中的收益、损失与效用；贝叶斯决策；统计决策理论；贝叶斯计算等。 本书第一版经过了十多年的教学实践检验，赢得广大高等院校师生和其他读者的好评，本书是在原来第一版的基础上补充、完善而成。 本书可作为高等院校大学本科和研究生教材。

茆诗松  汤银才

第一章 先验分布与后验分布
§11三种信息
§12贝叶斯公式
§13共轭先验分布
§14超参数及其确定
§15多参数模型
§16充分统计量
习题

第二章 贝叶斯推断
§21条件方法
§22估计
§23区间估计
§24假设检验
§25预测
§26似然原理
习题

第三章 先验分布的确定
§31主观概率
§32利用先验信息确定先验分布
§33利用边际分布m(x)确定先验密度
§34无信息先验分布
§35多层先验
习题

第四章 决策中的收益、损失与效用
§41决策问题的三要素
§42决策准则
§43先验期望准则
§44损失函数
§45常用损失函数
§46效用函数
习题

第五章 贝叶斯决策
§51贝叶斯决策问题
§52后验风险准则
§5．3常用损失函数下的贝叶斯估计
§5．4抽样信息期望值
§55最佳样本量的确定
§5．6二行动线性决策问题的EVPI
习题

第六章 统计决策理论
§61风险函数
§6．2容许性
§63最小最大准则
§64贝叶斯风险
§65贝叶斯估计的性质
习题

第七章 贝叶斯计算
§71MCMC介绍
§72贝叶斯分析中的直接抽样方法
§7．3Gibbs抽样
§7．4MetropolisHasting算法
§75MCMC收敛性诊断
§7．6WinBUGS使用简介
§77应用
习题

附录1常用概率分布表
附录2标准正态分布函数Φ(z)表
中文参考文献
英文参考文献