Bayesi statistika eksperimentaalsetele teadlastele

See raamat pakub sissejuhatuse Bayesi lähenemisviisi statistilisele järeldusele, keskendudes mitteparameetrilistele ja jaotusvabadele meetoditele. See hõlmab mitte ainult hästi väljatöötatud Bayesi statistika tegemise meetodeid, vaid ka uudseid tööriistu, mis võimaldavad Bayesi statistilist analüüsi juhtudel, millel varem puudus täielik Bayesi lahendus. Raamatu eeldus on, et ortodoksse frekventsistliku statistilise analüüsiga kaasnevad põhimõttelised probleemid, mis moonutavad teaduslikku protsessi. Bayesi ja frekventsistlike meetodite kõrvuti võrdlemine illustreerib eksperimentaalsete teadlaste vajaduste lahknevust andmete põhjal järelduste tegemisel ja klassikalise statistika standardsete tööriistade omaduste vahel.

Raamat käsitleb esmalt elementaarset tõenäosusteooriat, binoommudelit, multinoommudelit ja meetodeid erinevate eksperimentaalsete tingimuste või rühmade võrdlemiseks. Seejärel keskendutakse jaotusvabale statistikale, mis põhineb järjestatud andmetel, eksperimentaalsete uuringute andmete uurimisel ja järjestuspõhistel korrelatiivsetel meetoditel. Iga peatükk sisaldab harjutusi, mis aitavad lugejatel materjalist terviklikumalt aru saada.

Raamat pühendab märkimisväärset tähelepanu mitte ainult statistika seostele eksperimentaalteaduse praktikatega, vaid ka statistika teoreetilistele alustele. Sageduslikud statistilised praktikad rikuvad sageli omaenda teoreetilisi eeldusi. Lugejad saavad teada, et Bayesi statistika ilu seisneb selles, et see on sisemiselt sidus teaduslike järelduste süsteem, mida saab tõestada tõenäosusteooria abil.