18、数据科学高级工具与技能指南

数据科学高级工具与技能指南

1. 贝叶斯方法

贝叶斯方法不仅能解决简单问题，还适用于复杂模型，如多层次模型，其能考察同时包含团队层面和球员层面特征的回归问题。此外，贝叶斯模型的后验分布能捕捉到其他估计方法所没有的不确定性。以下是一些有助于学习贝叶斯统计的书籍：
- 《The Theory That Would Not Die: How Bayes’ Rule Cracked the Enigma Code, Hun‐ted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy》（Sharon Bertsch McGrayne著，2011 年耶鲁大学出版社出版）：通过美国海军寻找失踪核武器和潜艇等高调案例，介绍了人们如何运用贝叶斯统计进行决策。
- 《The Foundations of Statistics》（Leonard J. Savage著，1972 年多佛出版社出版）：提供了如何像贝叶斯主义者一样思考的概述，尤其在决策制定（如赌博或管理）的背景下。
- 《Doing Bayesian Data Analysis, 2nd edition》（John Kruschke著，2014 年爱思唯尔出版社出版）：因其封面被称为“小狗书”，为贝叶斯统计提供了温和的入门介绍。
- 《Bayesian Data Analysis, 3rd edition》（Andrew Gelman 等著，2013 年 CRC 出版社出版）：常被 Stan 用户称为 BDA3，对贝叶斯方法进行了严谨而详细的介绍。
- 《Statistical Rethinking: A Bayesia