Neuware - This highly acclaimed text, now available in paperback, provides a thorough account of key concepts and theoretical results, with particular emphasis on viewing statistical inference as a special case of decision theory. Information-theoretic concepts play a central role in the development of the theory, which provides, in particular, a detailed discussion of the problem of specification of so-called prior ignorance . The work is written from the authors's committed Bayesian perspective, but an overview of non-Bayesian theories is also provided, and each chapter contains a wide-ranging critical re-examination of controversial issues. The level of mathematics used is such that most material is accessible to readers with knowledge of advanced calculus. In particular, no knowledge of abstract measure theory is assumed, and the emphasis throughout is on statistical concepts rather than rigorous mathematics. The book will be an ideal source for all students and researchers in statistics, mathematics, decision analysis, economic and business studies, and all branches of science and engineering, who wish to further their understanding of Bayesian statistics.

N� de ref. del art�culo 9780471494645

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Bayesian Theory
Editor: Wiley Mai 2000
Fecha de publicaci�n: 2000
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 047149464X
ISBN 13: 9780471494645
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 229�mil�metros de ancho por 152 de alto por 36 de largo
Peso: 977 gramos

Acerca de

Sinopsis

Acerca del autor

About the Authors Jose M. Bernardo received his PhD from University College London and has subsequently been at the University of Valencia, Spain, where he is currently Professor of Statistics and special scientific advisor to the Governor of the State of Valencia. Adrian F. M. Smith received his PhD from University College London and is currently at Imperial College London, where he is Professor of Statistics and Head of the Department of Mathematics

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