이 책은 2012년에 발간된 《R 몬테칼로와 함께하는 베이지안 통계추론》의 개정판이다. 이전의 책에 비하여 가장 큰 변화는 기존의 R 프로그램에 추가하여 JAGS를 이용한 몬테칼로 기법의 적용을 소개한 것이다. JAGS는 BUGS의 후속 소프트웨어로 몬테칼로 프로그램 작성에 익숙하지 않은 초보자들도 손쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다.
이 책은 크게 세 단원으로 나눌 수 있는데, 1장부터 3장까지의 첫 번째 단원은 R 사용법과 베이지안 추론에 필요한 기본적인 확률 통계 개념을 서술하여 확률과 통계에 대한 전문적 지식 없어도 이 책을 따라가는 데 지장이 없도록 하였다. 즉, 첫 번째 단원은 본격적인 베이지안 통계추론에 들어가기 전의 준비단계라고 볼 수 있다. 두 번째 단원은 4장부터 9장까지로, 베이지안 추정과 검정 등 베이지안 추론의 기본 골격과 구체적인 적용을 다루고 있다. 세 번째 단원은 10장부터 13장까지로, 마코프 체인 몬테칼로 기법과 JAGS 사용법을 소개하고 이를 적용한 베이지안 회귀분석과 계층모형분석을 다루고 있다. 만약 이 책을 교재로 사용한다면 학부수업의 경우 첫 번째와 두 번째 단원에, 대학원 수업의 경우 두 번째와 세 번째 단원에 집중할 것을 권장한다.
이 책의 특징은 R 프로그램을 이용한 몬테칼로 기법에 중점을 두어 베이지안 추론에 거의 필수적으로 요구되는 몬테칼로 기법을 익히고, 이와 병행하여 JAGS를 이용한 마코브 체인 몬테칼로 기법의 적용을 소개한 것이다. 직접 프로그램을 작성하는 것과 패키지를 이용하는 것은 장단점이 있다. 앞으로 고급 베이지안 분석을 수행하기 원한다면 직접 몬테칼로 방법을 코딩하는 R 프로그램을 숙달할 것을 권장한다. 이는 추후 스스로 필요한 프로그램을 개발하거나 기존의 패키지를 수정 또는 개선할 수 있는 역량을 기르는 데 도움이 될 것이기 때문이다. 만약 프로그램 작성에 익숙하지 않거나 비교적 간단한 모형의 베이지안 분석을 원한다면 JAGS를 이용할 것을 권장한다.
