目录

1 网页博客1.1 知乎1.2 博客园 3 课程3.1 天文统计课件 4 书4.1 概率统计数字教科书4.2 昂诗松的贝叶斯统计4.3 The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology4.4 Bayesian Econometric Methods 5 论文5.1 一个查soa论文网站的所有结果5.2 A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural SceneCategories

1 网页博客

1.1 知乎

贝叶斯统计分层贝叶斯-小白猫的经济学笔记-2018年 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41727070 贝叶斯统计入门-小白猫的经济学笔记-2018年 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41697295

分层贝叶斯模型的必需知识，整个框架？（个人觉得没啥用） https://www.zhihu.com/question/24743388

R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析 http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e4%bd%bf%e7%94%a8%e8%b4%9d%e5%8f%b6%e6%96%af%e5%b1%82%e6%ac%a1%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%bf%9b%e8%a1%8c%e7%a9%ba%e9%97%b4%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%88%86%e6%9e%90/

1.2 博客园

Huang Xiao-2016年 分层贝叶斯模型——应用 分层贝叶斯模型——结构 分层贝叶斯模型——采样算法 https://www.cnblogs.com/huangxiao2015/category/850719.html

3 课程

3.1 天文统计课件

总目录 https://astrostatistics.psu.edu/RLectures/ 分层贝叶斯 https://astrostatistics.psu.edu/RLectures/hierarchical.pdf

4 书

4.1 概率统计数字教科书

Fundamentals of statistics——Bayesian statistics——Hierarchical Bayesian models https://www.statlect.com/fundamentals-of-statistics/Hierarchical-Bayesian-models

4.2 昂诗松的贝叶斯统计

昂诗松——第三章先验分布的确定——3.5多层先验

4.3 The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology

牛津大学手册——The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology——第13章Bayesian estimation in hierarchical models https://books.google.com.hk/books?hl=zh-CN&lr=&id=kdfFBgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA279&dq=Bayesian+estimation+in+hierarchical+models&ots=-zdlX6szyu&sig=9y3JdLdH_CCuY1sqm8eV0asLr0M&redir_esc=y#v=onepage&q=Bayesian%20estimation%20in%20hierarchical%20models&f=false

4.4 Bayesian Econometric Methods

剑桥教材 https://books.google.com.hk/books?hl=zh-CN&lr=&id=1EmjUH7fjJcC&oi=fnd&pg=PA337&dq=Bayesian+Econometric+Methods&ots=lMJPezWmgq&sig=WadXq6Kh0jORTagYF6hQHu3otRw&redir_esc=y#v=onepage&q=Bayesian%20Econometric%20Methods&f=false

5 论文

5.1 一个查soa论文网站的所有结果

https://paperswithcode.com/search?q_meta=&q=hierarchical+bayesian

5.2 A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural SceneCategories

李飞飞 https://blog.csdn.net/bin_goo/article/details/78021605