Bayesian Methods

Dieses Buch beschreibt den Bayes'schen Ansatz für die Statistik auf einem Niveau, das für Studenten im letzten Studien- und Masterjahr geeignet ist. Es ist ungewöhnlich, Bayes'sche Statistiken mit einem praktischen Flair und einem Schwerpunkt auf Mainstream-Statistiken zu präsentieren, die zeigen, wie man wissenschaftliche, medizinische und soziale Schlussfolgerungen aus numerischen Daten ableiten kann. Die Autoren stützen sich auf langjährige Erfahrungen mit Praxis- und Forschungsprogrammen und beschreiben viele statistische Methoden, die anderswo nicht ohne weiteres verfügbar sind. Ein erstes Kapitel über Fisher'sche Methoden zusammen mit einer starken allgemeinen Betonung der Wahrscheinlichkeitsrechnung macht den Text für Mainstream-Statistikkurse geeignet, deren Dozenten gemischten oder vergleichenden Philosophien folgen möchten. Die anderen Kapitel enthalten wichtige Abschnitte, die sich auf viele Bereiche der Statistik beziehen, wie z.B. das lineare Modell, die kategoriale Datenanalyse, Zeitreihen- und Prognosemischungsmodelle, die Überlebensanalyse, die Bayes'sche Glättung und nichtlineare Zufallseffektmodelle. Der Text enthält eine Vielzahl von praktischen Beispielen, Arbeitsbeispielen und Übungen. Es wird eine Pflichtlektüre für alle Statistiker, Statistikstudenten und verwandten interdisziplinären Forscher sein. Sprache: Englisch