John Kruschke 在 2011 年年中出版了一本书，名为Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS。（第二版于 2014 年 11 月发布：进行贝叶斯数据分析，第二版：R、JAGS 和 Stan 教程。）它确实是介绍性的。如果你想从常客统计数据进入贝叶斯，尤其是多级建模，我推荐 Gelman 和 Hill。

John Kruschke 也有一个网站，其中包含书中所有的 BUGS 和 JAGS 示例。他关于贝叶斯统计的博客也与本书链接。

我最喜欢的是Gelman 等人的“贝叶斯数据分析” 。（pdf 版本自 2020 年 4 月起合法免费！）

Statistical Rethinking几周前刚刚发布，因此我仍在阅读它，但我认为这是对贝叶斯统计的真正入门书籍的一个非常好的和新鲜的补充。作者使用了与 John Kruschke 在他的小狗书中使用的方法类似的方法；非常冗长，详细的解释，很好的教学示例，他还使用了计算方法而不是数学方法。

Youtube 讲座和其他材料也可以从这里获得。

移植到 Python/PyMC3 的代码

Sivia 和 Skilling，数据分析：贝叶斯教程 (2ed) 2006 246p 0198568320 books.goo：

统计讲座一直是一代又一代学生困惑和沮丧的根源。本书试图通过对整个数据分析主题阐述一种合乎逻辑且统一的方法来纠正这种情况。本文旨在作为科学与工程专业的高年级本科生和研究生的教程指南...

不过我不知道其他建议。