Этот широко признанный текст, теперь доступный в мягкой обложке, дает подробный обзор ключевых концепций и теоретических результатов, с особым акцентом на рассмотрение статистического вывода как частного случая теории принятия решений. Концепции теории информации играют центральную роль в развитии теории, которая в частности содержит детальное обсуждение проблемы определения так называемого априорного незнания. Работа написана с преданной баесовской перспективы авторов, но также дается обзор небаесовских теорий, а каждая глава содержит широкий критический пересмотр спорных вопросов. Уровень математики таков, что большая часть материала доступна читателям, знакомым с продвинутым исчислением. В частности, не предполагаются знания абстрактной теории меры, а основной акцент делается на статистических концепциях, а не на строгой математике. Книга станет идеальным источником для всех студентов и исследователей в области статистики, математики, анализа принятия решений, экономики и бизнеса, а также всех отраслей науки и техники, желающих углубить свое понимание баесовской статистики.
Эта хорошо известная книга, теперь еще и в формате бумаги, полностью освещает ключевые концепции и теоретические результаты с особым подчеркиванием отношения статистической оценки к принятию решений. Роль теории информации здесь является центральной, она также обсуждает проблему установления так называемой априорной неопределенности. Работа написана с условной точки зрения сторонника подхода "байесовского", но также предоставляет обзор не-байесовских подходов, и каждая глава содержит широкий взгляд на спорные вопросы. Уровень математики, используемый здесь, таков, что большинство материала выполнимо для тех, кто знает об исчислении высшей математики. В особенности не предполагается знание абстрактной теории меры, и здесь уделяется внимание исключительно статистическим понятиям, а не сложной математике. Книга будет идеальной для студентов и исследователей в области статистики, математики, анализа решений, экономического и бизнес-образования, и всех научных и инженерных областях, которые хотят углубить свое понимание байесовской статистики.
#математика
