The Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations to Computational Implementation
Idioma: inglés
Editorial: Springer, New York, NY, 2001
- Tapa dura
- Usado
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Sewn binding. Cloth over boards. 602 p. Contains: Unspecified. Springer Texts in Statistics. Audience: General/trade. This graduate-level textbook presents an introduction to Bayesian statistics and decision theory. Its scope covers both the basic ideas of statistical theory, and also some of the more modern and advanced topics of Bayesian statistics such as complete class theorems, the Stein effect, hierarchical and empirical Bayes modeling, Monte Carlo integration, and Gibbs sampling. It is the translation of a successful French text. In the translation to the English edition, the author has taken the opportunity to add and update material, and to include many problems and exercises for students. From reviews of the French edition: I strongly encourage everyone teaching Bayesian decision theory to use (this) as the main textbook. Journal of the American Statisical Association On the whole, the book serves its purpose admirably. Journal of the Royal Statistical Society Very good. light shelfwear, previous owner name on first page, spine crease, hardcover. …
N° de ref. del artículo Alibris.0028427
- Título
- The Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations to Computational Implementation
- Autor
- Robert, Christian
- Editorial
- Springer, New York, NY
- Año de publicación
- 2001
- Encuadernación
- Hard cover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0387952314
- ISBN 13
- 9780387952314
- Edición
- 2nd 2001 ed.
- Serie
- Libro 27 de 111: Springer Texts in Statistics
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De la contraportada
Winner of the 2004 DeGroot Prize
This paperback edition, a reprint of the 2001 edition, is a graduate-level textbook that introduces Bayesian statistics and decision theory. It covers both the basic ideas of statistical theory, and also some of the more modern and advanced topics of Bayesian statistics such as complete class theorems, the Stein effect, Bayesian model choice, hierarchical and empirical Bayes modeling, Monte Carlo integration including Gibbs sampling, and other MCMC techniques. It was awarded the 2004 DeGroot Prize by the International Society for Bayesian Analysis (ISBA) for setting "a new standard for modern textbooks dealing with Bayesian methods, especially those using MCMC techniques, and that it is a worthy successor to DeGroot's and Berger's earlier texts".
Christian P. Robert is Professor of Statistics in the Applied Mathematics
Department at the Université Paris Dauphine, and Head of the Statistics Laboratory at the Center for Research in Economics and Statistics (CREST) of the National Institute for Statistics and Economic Studies (INSEE) in Paris. In addition to many papers on Bayesian statistics, simulation methods, and decision theory, he has written four other books, including Monte Carlo Statistical Method (Springer 2004) with George Casella and Bayesian Core (Springer 2007) with Jean-Michel Marin. He has served or is serving as associate editor for the Annals of Statistics, Bayesian Analysis, the Journal of the American Statistical Association, Statistical Science, and Sankhya. and is editor of the Journal of the Royal Statistical Society (Series B) from 2006-2009. He is a fellow of the Institute of Mathematical Statistics, and received the 1995 Young Statistician Award of the Société de Statistique de Paris.
Review of the second edition:
"The text reads fluently and beautifully throughout, with light, good-humouredtouches that warm the reader without being intrusive. There are many examples and exercises, some of which draw out the essence of work of other authors. Only a few displays and equations have numbers attached. This is an extremely fine, exceptional text of the highest quality." (ISI Short Book Reviews)
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