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Mathematical Theory of Bayesian Statistics (eBook)

Sumio Watanabe (Autor)

eBook Download: PDF

2018
330 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-4822-3808-2 (ISBN)

Mathematical Theory of Bayesian Statistics introduces the mathematical foundation of Bayesian inference which is well-known to be more accurate in many real-world problems than the maximum likelihood method. Recent research has uncovered several mathematical laws in Bayesian statistics, by which both the generalization loss and the marginal likelihood are estimated even if the posterior distribution cannot be approximated by any normal distribution. Features Explains Bayesian inference not subjectively but objectively. Provides a mathematical framework for conventional Bayesian theorems. Introduces and proves new theorems. Cross validation and information criteria of Bayesian statistics are studied from the mathematical point of view. Illustrates applications to several statistical problems, for example, model selection, hyperparameter optimization, and hypothesis tests. This book provides basic introductions for students, researchers, and users of Bayesian statistics, as well as applied mathematicians.AuthorSumio Watanabe is a professor of Department of Mathematical and Computing Science at Tokyo Institute of Technology. He studies the relationship between algebraic geometry and mathematical statistics.

Erscheint lt. Verlag	27.4.2018
Sprache	englisch
Themenwelt	Geisteswissenschaften ► Psychologie ► Allgemeine Psychologie
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
	Naturwissenschaften ► Biologie
	Sozialwissenschaften ► Soziologie
ISBN-10	1-4822-3808-X / 148223808X
ISBN-13	978-1-4822-3808-2 / 9781482238082

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