Eredeti címe:
Handbook of Bayesian, Fiducial, and Frequentist Inference
Könyv tartalma:
Az elmúlt évtizedekben az adattudomány megjelenése felerősítette az adatok elemzésének hatékony módszertanára vonatkozó igényt, és kiemelte a statisztikai következtetés fontosságát. Az elért hatalmas fejlődés ellenére a statisztikai tudomány még mindig fiatal tudományág, és továbbra is számos különböző és egymással versengő útvonalon halad a megközelítések és az alapok terén. Míg az egymással versengő megközelítések megjelenése minden tudományág természetes fejlődése, a statisztikai következtetés alapjaiban mutatkozó különbségek néha ugyanazon adatkészlet eltérő értelmezéséhez és következtetésekhez vezethetnek. A statisztikai következtetés alapjai iránti fokozott érdeklődés számos publikációhoz vezetett, és a közelmúltban a statisztikában, az alkalmazott matematikában, a filozófiában és más tudományterületeken zajló élénk kutatási tevékenység tükrözi e fejlődés fontosságát. A BFF-megközelítések nemcsak az alapokat és a tudományos tanulást hidalják át, hanem megkönnyítik az objektív és megismételhető tudományos kutatást, és skálázható számítási módszereket biztosítanak a nagy adatok elemzéséhez. A közzétett munkák többsége jellemzően egyetlen témára vagy témakörre összpontosít, és a munkák összessége szétszórva jelenik meg különböző folyóiratokban. Ez a kézikönyv átfogó bevezetést és széles körű áttekintést nyújt a BFF következtetési iskolák legfontosabb fejleményeiről.
Azoknak a kutatóknak és hallgatóknak szól, akik áttekintést szeretnének kapni a következtetés alapjairól a BFF szemszögéből, és általános referenciát nyújt a BFF következtetéshez.
Főbb jellemzők:
⬤ Átfogó bevezetést nyújt a BFF következtetési iskolák legfontosabb fejleményeibe.
⬤ Áttekintést ad a modern következtetési módszerekről, lehetővé téve más területek tudósainak, hogy bővítsék ismereteiket.
⬤ Elérhető a különböző szemléletű és hátterű olvasók számára.
