莱尔·布鲁梅林。 随机过程的贝叶斯推理。 （英语） Zbl 1390.62003号 佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社（ISBN 978-1-138-19613-1/hbk；978-1-315-30358-1/ebook）。xv，第432页。(2018). 作者的主要兴趣是开发用于医学和生物学问题的贝叶斯方法，以及编写统计学教科书。因此，你可以在实际的书中找到许多生物学问题。例如，在医学中，贝叶斯序列停止规则被用于临床试验的设计和分析，并用于评估各种诊断测试的准确性。本书使用了两个软件包：R和WinBUGS。代码可在作者的网站上找到：网址：http://www.lbroemeling.com/.关于这本书（来自封面）：“这是第一本介绍随机过程贝叶斯推理程序的书。贝叶斯方法有明显的优点（包括对先验信息的最佳利用）首先，本书简要回顾了贝叶斯推理，并使用了许多与随机过程分析相关的示例，包括四种主要类型，即离散时间和离散状态空间以及连续时间和连续状态空间。然后介绍了理解随机过程所需的元素，随后是专门用于此类过程的贝叶斯分析的章节。重要的是要包括一章专门讨论随机过程中的基本概念。本文详细描述了离散时间马尔可夫链、马尔可夫跳跃过程、正态过程（如布朗运动和奥恩斯坦-乌伦贝克过程）、传统时间序列以及点过程和空间过程的贝叶斯推断（估计、检验假设和预测）。重点放在生物学和其他科学学科的许多例子上。为了对随机过程进行顺序分析，它将使用R和WinBUGS。特点：–使用贝叶斯方法对随机过程进行统计推断–R包用于模拟不同类型过程的实现–基于随机过程的实现，WinBUGS包将为随机过程的未知参数提供贝叶斯分析（估计、测试假设和预测）–为了说明贝叶斯推断，许多来自生物学、经济学和天文学的例子将加强该学科的基本概念–通过考虑科学界感兴趣的现实例子来实施实用方法–文本中提供了WinBUGS和R代码，使读者能够轻松验证书中许多示例中的推理过程的结果”。这本书包含9个大章节，每个章节都以一些参考文献结尾：1。随机过程贝叶斯推理导论，2。贝叶斯分析，3。随机过程导论，4。离散马尔可夫链的贝叶斯推断，5。生物学中的马尔可夫链示例，6。连续时间马尔可夫链的推论，7。贝叶斯推断：连续时间马尔可夫链的例子，8。正常过程的贝叶斯推断，9。队列和时间序列，索引。给出了140多篇参考文献。“在概率论和统计推断这两个领域有良好背景的读者应该能够掌握本书的基本思想。”审核人：路德维希·帕迪茨（德累斯顿） 引用于2评论引用于2文件 MSC公司： 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 62M99型 随机过程推断 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型 2015年1月62日 贝叶斯推断 第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 60J22型 马尔可夫链中的计算方法 60磅65英寸 布朗运动 60J76型 一般状态空间上的跳跃过程 62立方米 空间过程推断 60G55型 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程） 关键词：布朗运动；跳跃过程；具有离散或连续时间和状态空间的随机过程；马尔可夫链；Ornstein-Uhlenbeck工艺；模拟 软件：R（右）；WinBUGS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.D.Broemeling}，随机过程的贝叶斯推断。佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社（2018；Zbl 1390.62003） 全文： 链接