模型顺利跑完，不等于它解释得对。《Bayesian Workflow》关注的正是这段常被忽略的路：研究者先理解问题、搭建模型，再用数据更新判断，检查模型哪里对不上现实，并继续修改。换句话说，贝叶斯分析不是按一次按钮拿答案，而是一轮轮建模、检查和迭代。如今，这本实践教材已开放免费下载 PDF。
书中尤其强调预测检查。先验预测检查是在看数据前，让模型模拟它认为可能出现的世界，尽早发现荒谬设定；后验预测检查则在拟合后生成复制数据，与真实数据比较，看模型能否重现关键特征。作者 Andrew Gelman 还提到，书中把建模、数据分析与计算结合得更紧，配套网页提供案例代码。此次 PDF 也修正了纸质版付印后发现的一批小错误，并处理了第 2、3 章部分练习重复的问题。对统计实践者来说，它的价值不只在“免费”，更在于提供了一套可直接照着执行的自检流程。