社会科学研究的贝叶斯推断方法

很差，有一种AI整理/已有文献和已有vig整理的感觉。这书在实务上没有解决贝叶斯应用与推断，只是重复一些非常简单的案例，案例简单到基本教程都算不上。实务层面，一个教材要解决动因，动因分析和假设结果调整，这书就是 lm, bain(lm) 没了。往上一层，这书更没回答为什么要用贝叶斯，而不是用频率学派。说白了BF也好，H0也好，都不是重要的问题，更不是非他不可的理由。这书的理论层面就更差了，都贝叶斯了还用link而不是直接用似然去解释，硬生生把一个由概率分布推出似然的过程解释成选择link，这观点太差了，可以说是上世纪的观点了。前面十章说白了都是test，最后突然把Causal放进来，有什么意义呢？不就说明东抄一点西抄一点么。不要读浪费时间这本书，会变得不幸。

统计二学派，一曰频率学派，常依计划抽样而算单一假设之显著性，二曰贝叶斯学派，用贝叶斯因子比较两假设的关系，不赖计划抽样，随机数据亦可用。之前琐事，发一预测，十大建议云云，实乃设一效应，总样本与子样本将存在比较，先发一分析，惹来频率主义的解读，如何辨驳？计算毛率且比较，揭出增高乃基于样本量，是否是用了贝叶斯学派的分析方法？最后用另一典型的非计划抽样，是否也是无意中运用了贝叶斯因子的方法？其效果，用数据改变人的观念，说服人纠正偏见，是数据信息论的应用，还是贝叶斯方法的优劣？结论应该一目了然。