《现代统计学系列丛书:贝叶斯统计》共六章，主要内容包括绪论、先验分布的选取、后验分布的计算、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算。书中各章配有大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生的教材，亦可作为统计专业的研究生、教师以及应用统计工作者的参考用书。
作者简介
韦来生，男，1944年2月出生于江苏江都。教授，博士生导师。1973-1995年在中国科技大学数学系， 1995年至今在中国科技大学统计与金融系从事教学科研工作。2004年获安徽省优秀教师称号。美国Mathematical Reviews 评论员。
主要研究方向：Bayes分析和经验Bayes 方法、线性模型参数估计和概率密度估计等。
目录：
常用符号
第一章绪论
1.1引言
1.2贝叶斯统计推断的若干基本概念
1.3贝叶斯统计决策的若干基本概念
1.4一些基本统计方法及理论的简单回顾
习题一
第二章先验分布的选取
2.1主观概率
2.2利用先验信息确定先验分布
2.3利用边缘分布m（x）确定先验分布
2.4无信息先验分布
2.5共轭先验分布
2.6分层先验（多阶段先验）
习题二
第三章常见统计模型参数的后验分布
3.1后验分布与充分性
3.2正态总体参数的后验分布
3.3一类离散分布和多项分布参数的后验分布
3.4寿命分布参数的后验分布
3.5泊松分布和均匀分布参数的后验分布
习题三
第四章贝叶斯统计推断
4.1贝叶斯点估计
4.2区间估计
4.3假设检验
4.4预测推断
4.5假设检验与模型选择
习题四
第五章贝叶斯统计决策
5.1引言
5.2后验风险最小原则
5.3—般损失函数下的贝叶斯估计
5.4假设检验和有限行动（分类）问题
5.5Minimax准则
习题五
第六章贝叶斯统计计算方法
6.1引言
6.2蒙特卡洛抽样方法
6.3MCMC中马尔可夫链的一些基本概念
6.4MCMC方法简介
6.5Metropolis—Hastings算法
6.6Gibbs抽样方法
6.7R与WinBUGS软件
习题六
部分习题参考答案
附表
附表1常用概率分布表
附表2标准正态分布表
附表3t分布表
附表4X2分布表
参考文献
索引
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