现代贝叶斯统计学

　　第一章贝叶斯立场
　　第二章先验分布，后验分布及贝叶斯推断
　　第三章常用分布
　　第四章可靠性问题
　　第五章经验贝叶方法
　　第六章贝叶斯统计地应用
　　参考文献

　　吴喜之，美国北卡罗来纳大学统计博士，中国人民大学统计系教授，兼南开大学学院教授。曾任教于南开大学、美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学。为国外出版的几本书和数十篇文章的作者和合作者。      

　　贝叶斯方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方渚上用贝叶斯定理的方式依赖于一个统计学家如何看待“概率”的基本概念。这些统计学家“推崇”概率为不确定性的度量，对于任何实际客体它将会被认定；因此没有任何理由贝叶斯定理不在任何场合应用。本书的主要内容包括贝叶斯立场、先验分布，后验分布及贝叶斯推断、常用分布、可靠性问题、经验贝叶方法、贝叶斯统计地应用、参考文献。