Bayesian Theory and Applications - 9780199695607

Hierarhisko modeļu un Markova ķēdes Montekarlo (MCMC) metožu izstrāde ir viens no dziļākajiem sasniegumiem Beijesa analīzē kopš 1970. gadiem un nodrošina pamatu sasniegumiem praktiski visās lietišķās un teorētiskās Bajesa statistikas jomās. Šis sējums virza lasītāju statistikas ceļojumā, kas sākas ar Bajesa teorijas pamatstruktūru, un pēc tam sniedz informāciju par lielāko daļu pagātnes un tagadnes sasniegumu šajā jomā. Grāmatai ir unikāls formāts. Katram konceptuālajam progresam ir veltīta paskaidrojoša nodaļa, kam seko žurnāla stila nodaļas, kas nodrošina lietojumus vai turpmākus šīs koncepcijas sasniegumus. Tādējādi sējums ir gan mācību grāmata, gan darbu apkopojums, kas aptver plašu tēmu loku. Tas ir piemērots labi informētam iesācējam, kurš vēlas izprast pamata pieeju, metodes un jaunākos lietojumus. Uzlaboto nodaļu un nesenā darba dēļ tas ir piemērots arī nobriedušākiem lasītājiem, kuri interesējas par jaunākajām lietojumprogrammām un izstrādēm un kuri, iespējams, meklē idejas, kas varētu radīt jaunus pētījumus. Līdz ar to šīs unikālās grāmatas auditorija, visticamāk, būs akadēmiķi/praktiķi, un, iespējams, tā varētu būt nepieciešama statistikas, medicīnas, inženierzinātņu, zinātnisko skaitļošanas, biznesa, psiholoģijas, bioinformātikas, skaitļošanas fizikas, grafisko modeļu studentiem un maģistrantiem, neironu tīkli, ģeozinātnes un valsts politika. Grāmatā tiek pagodināts sera Adriana FM Smita, viena no vadošajiem Beijesa pētniekiem, ieguldījums ar viņa rakstiem par hierarhiskiem modeļiem, secīgo Montekarlo un Markova ķēdi Montekarlo un daudzu maģistrantu mentoringu — šo nodaļu autori ir ievērojami statistiķi, kurus ietekmējuši. ar viņu. Bajesa teorijai un lietojumprogrammām vajadzētu kalpot gan uzziņu grāmatas, gan Bajesa statistikas mācību grāmatas mērķim.