前言
第一章  贝叶斯统计推断
  第1节  频率统计与贝叶斯统计
  第2节  贝叶斯推断的基本概念
  第3节  贝叶斯推断的抽样算法
  第4节  贝叶斯推断的评估指标
  第5节  本章小结
第二章  贝叶斯假设检验
  第1节  贝叶斯因子概述
  第2节  贝叶斯假设检验的类型
  第3节  贝叶斯假设检验的应用
  第4节  贝叶斯假设检验的计算
  第5节  贝叶斯假设检验的软件
  第6节  本章小结
第三章  贝叶斯检验的统计原理与计算方法
  第1节  信息假设的一般形式
  第2节  信息假设的贝叶斯因子
  第3节  贝叶斯因子的计算方法
  第4节  先验分布的设定方法
  第5节  fractional先验下的贝叶斯因子
  第6节  本章小结
第四章  贝叶斯t检验
  第1节  t检验的模型与应用
  第2节  贝叶斯t检验的方法与应用
  第3节  贝叶斯t检验的软件实现
第五章  贝叶斯方差分析
  第1节  方差分析的模型与应用
  第2节  贝叶斯方差分析的方法与应用
  第3节  贝叶斯方差分析的软件实现
第六章  贝叶斯回归分析
  第1节  回归分析的模型与应用
  第2节  贝叶斯回归分析的方法与应用
  第3节  贝叶斯回归分析的软件实现
第七章  因子分析模型的贝叶斯检验
  第1节  因子分析的模型与应用
  第2节  因子负荷贝叶斯检验的方法与应用
  第3节  因子负荷贝叶斯检验的软件实现
  第4节  本章小结
第八章  潜变量回归模型的贝叶斯检验
  第1节  潜变量回归分析的模型与应用
  第2节  贝叶斯潜变量回归分析的方法与应用
  第3节  贝叶斯潜变量回归分析的软件实现
  第4节  本章小结
第九章  贝叶斯变量选择
  第1节  变量选择概述
  第2节  贝叶斯变量选择
  第3节  基于MCMC的模型搜索方法
  第4节  贝叶斯单边变量选择
  第5节  本章小结
第十章  贝叶斯相对重要性分析
  第1节  相对重要性分析概述
  第2节  相对重要性评估指标
  第3节  相对重要性的贝叶斯推断
  第4节  相对重要性分析的模型应用
  第5节  本章小结
第十一章  贝叶斯网络
  第1节  贝叶斯网络的方法与应用
  第2节  贝叶斯网络的优势
  第3节  贝叶斯网络的分析算法
  第4节  基于MCMC的模型搜索算法
  第5节  贝叶斯网络的分析软件
  第6节  贝叶斯网络的实证应用
  第7节  本章小结
参考文献