Bayesian Statistics 9 de José M. Bernardo

Bayesian Statistics 9

Editat de José M. Bernardo, M. J. Bayarri, James O. Berger, A. P. Dawid, David. Heckerman, Adrian F. M. Smith, Mike West

en Limba Engleză Hardback – 6 oct 2011

EDIȚIA: Această a noua iterație a lucrărilor reuniunii internaționale de la Valencia marchează o evoluție semnificativă față de volumele anterioare, Bayesian Statistics 6 și Bayesian Statistics 7. Dacă edițiile precedente se concentrau pe stabilirea bazelor metodologice, Bayesian Statistics 9 extinde aria de acoperire către frontierele computaționale moderne, incluzând cercetări asupra rețelelor dinamice stocastice și modelării grafice complexe. Descoperim aici o structură unică în literatura de specialitate: fiecare lucrare invitată este însoțită de transcrierea discuțiilor critice și de replica finală a autorilor, oferind o perspectivă rară asupra procesului de validare științifică.

Suntem de părere că relevanța acestui volum pentru curriculumul academic este dată de echilibrul dintre rigoarea teoretică și aplicabilitatea imediată. Volumul extinde cadrul propus de Frontiers of Statistical Decision Making and Bayesian Analysis cu date noi din domenii emergente precum studiile privind schimbările climatice și biologia sistemelor. În timp ce lucrări precum Bayesian Statistics from Methods to Models and Applications se adresează mai degrabă tinerilor cercetători prin exemple de formare, volumul de față, editat de José M. Bernardo și colegii săi, rămâne standardul de aur pentru cercetarea avansată. Tonul este unul academic precis, susținut de cele 151 de diagrame tehnice care clarifică modelele de econometrie financiară și decizie de portofoliu. Credem că această ediție este esențială pentru înțelegerea modului în care gândirea bayesiană a devenit un instrument interdisciplinar indispensabil, de la astronomie la politicile publice de supraveghere a medicamentelor.

Citește tot Restrânge

Preț: 1213^.95 lei

Preț vechi: 1834^.06 lei
-34%

Puncte Express: 1821

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 18-24 iunie

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780199694587
ISBN-10: 0199694583
Pagini: 718
Ilustrații: 151 black and white line drawings
Dimensiuni: 153 x 236 x 46 mm
Greutate: 1.2 kg
Editura: OUP OXFORD
Colecția OUP Oxford
Locul publicării:Oxford, United Kingdom

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare cercetătorilor și statisticienilor care au nevoie de o radiografie completă a stadiului actual în statistica bayesiană. Cititorul câștigă acces la dezbateri metodologice de nivel înalt și la soluții computaționale pentru modele complexe. Este o resursă fundamentală pentru bibliotecile academice, oferind nu doar teorie, ci și aplicații concrete în econometrie, genetică și științele mediului.

Despre autor

Editorii acestui volum, printre care se numără José M. Bernardo, Adrian F. M. Smith și James O. Berger, sunt figuri centrale ale comunității statistice internaționale. Aceștia au coordonat seria întâlnirilor Valencia încă de la debutul din 1979, transformând aceste volume în referințe canonice pentru statistică. Adrian F. M. Smith este recunoscut pentru contribuțiile sale majore în teoria deciziei, în timp ce James O. Berger este un expert reputat în analiza bayesiană obiectivă. Împreună, echipa editorială a reușit să mențină standardul de excelență al seriei prin selecția riguroasă a contribuțiilor care definesc direcțiile de cercetare pentru deceniul curent.

Descriere

The Valencia International Meetings on Bayesian Statistics - established in 1979 and held every four years - have been the forum for a definitive overview of current concerns and activities in Bayesian statistics. These are the edited Proceedings of the Ninth meeting, and contain the invited papers each followed by their discussion and a rejoinder by the authors(s). In the tradition of the earlier editions, this encompasses an enormous range of theoretical and applied research, high lighting the breadth, vitality and impact of Bayesian thinking in interdisciplinary research across many fields as well as the corresponding growth and vitality of core theory and methodology.The Valencia 9 invited papers cover a broad range of topics, including foundational and core theoretical issues in statistics, the continued development of new and refined computational methods for complex Bayesian modelling, substantive applications of flexible Bayesian modelling, and new developments in the theory and methodology of graphical modelling. They also describe advances in methodology for specific applied fields, including financial econometrics and portfolio decision making, public policy applications for drug surveillance, studies in the physical and environmental sciences, astronomy and astrophysics, climate change studies, molecular biosciences, statistical genetics or stochastic dynamic networks in systems biology.

Recenzii

Review from previous edition Review from previous edition ... this book presents a uniquely excellent overview of some of the most relevant and pressing current issues underlying research in Bayesian statistics today. That such a definitive and all-encompassing presentation of a wide range of current concerns is fused in a single volume is by any measure its primary attraction. The format has additional appeal given the conference organizers' well-judged decision to encourage contributed discussion for the invited papers. This is particularly useful in bringing the most salient points to the forefront of the readers' attention.
This volume will be of most use for the research-orientated investigator, or for a casual reader of Bayesian literature, both as stimulating to read and as a useful reference text.
... this collection provides an excellent overview of current research in Bayesian statistics ... Given the high quality of most papers in this volume, and the range of interesting applications, this is a must for academic libraries. I would advise researchers in Statistics, OR, and related fields to have a look at the volume, as it provides a fast overview of recent developments in Bayesian statistics. Some of the applications might also provide useful examples for teaching statistics at the postgraduate level.

Notă biografică

M. J. Bayarri is Professor of Statistics at Universitat de València. J. M. Bernardo is Professor of Statistics at Universitat de València. James O. Berger is the Arts and Sciences Professor of Statistics at Duke UniversityA. P. Dawid is Professor of Statistics at the University of Cambridge.David Heckerman is the Senior Director of the eScience Research Group for Microsoft.Sir Adrian F M Smith is the Director General of Science and Research at the UK Department of Business, Innovation and Skills. Mike West is the Arts and Sciences Professor of Statistical Science at Duke University.