Bayesian Theory and Applications - 9780199695607

Rozwój modeli hierarchicznych i technik Monte Carlo opartych na łańcuchu Markowa (MCMC) stanowi jeden z najgłębszych postępów w analizie bayesowskiej od lat 70. XX wieku i zapewnia podstawę postępu w praktycznie wszystkich obszarach stosowanej i teoretycznej statystyki Bayesa. Tom ten prowadzi czytelnika w podróż statystyczną, która rozpoczyna się od podstawowej struktury teorii Bayesa, a następnie dostarcza szczegółów na temat większości przeszłych i obecnych osiągnięć w tej dziedzinie. Książka ma wyjątkową formę. Istnieje rozdział wyjaśniający poświęcony każdemu postępowi koncepcyjnemu, po którym następują rozdziały w stylu czasopisma, które przedstawiają zastosowania lub dalsze postępy w koncepcji. Tom jest zatem zarówno podręcznikiem, jak i kompendium artykułów obejmujących szeroką gamę zagadnień. Jest odpowiednia dla dobrze poinformowanego nowicjusza zainteresowanego zrozumieniem podstawowego podejścia, metod i najnowszych zastosowań. Ze względu na zaawansowane rozdziały i najnowsze prace, jest ona również odpowiednia dla bardziej dojrzałego czytelnika zainteresowanego najnowszymi zastosowaniami i osiągnięciami oraz mogącego szukać pomysłów, które mogłyby dać początek nowym badaniom. Dlatego też odbiorcami tej wyjątkowej książki będą prawdopodobnie pracownicy naukowi/praktycy i prawdopodobnie może być ona lekturą obowiązkową dla studentów studiów licencjackich i magisterskich w dziedzinach statystyki, medycyny, inżynierii, obliczeń naukowych, biznesu, psychologii, bioinformatyki, fizyki obliczeniowej, modeli graficznych, sieci neuronowe, nauki o Ziemi i polityka publiczna. Książka honoruje wkład Sir Adriana FM Smitha, jednego z nowatorskich badaczy bayesowskich, z jego artykułami na temat modeli hierarchicznych, sekwencyjnego Monte Carlo i łańcucha Markowa Monte Carlo oraz jego mentoringiem dla licznych doktorantów – autorami rozdziałów są wybitni statystycy wpływowi przez niego. Teoria i zastosowania Bayesa powinna służyć dwóm celom: podręcznika i podręcznika do statystyki Bayesa.