Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis (Springer Series in Statistics)
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Beschreibung
"Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis" von James O. Berger ist ein umfassendes Werk, das sich mit den Grundlagen und Anwendungen der statistischen Entscheidungstheorie und der Bayesschen Analyse beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Prinzipien der Entscheidungsfindung unter Unsicherheit und kombiniert klassische Ansätze mit modernen bayesschen Methoden. Der Autor beginnt mit einer Einführung in die Grundkonzepte der Entscheidungstheorie, einschließlich Verlustfunktionen, Risiko und Nutzen. Anschließend wird die Bayessche Statistik ausführlich behandelt, wobei die Prior-Posterior-Analyse und deren Anwendung auf reale Probleme im Vordergrund stehen. Das Buch deckt auch fortgeschrittenere Themen ab, wie robuste Bayessche Verfahren, Hypothesentests und asymptotische Theorie. Durch zahlreiche Beispiele und Übungen fördert es ein tiefes Verständnis für theoretische Konzepte sowie deren praktische Umsetzung. Insgesamt ist dieses Werk sowohl für Studierende als auch für Fachleute geeignet, die sich mit statistischer Theorie beschäftigen oder diese auf komplexe Entscheidungsprobleme anwenden möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 448 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebundene Ausgabe
- 514 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley
- Gebunden
- 388 Seiten
- Erschienen 2013
- Birkhäuser
- Gebunden
- 1157 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 406 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 1993
- Wiley
- hardcover
- 358 Seiten
- Erschienen 2011
- Birkhäuser
- hardcover
- 420 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer




