Chciałbym dowiedzieć się więcej o nieparametrycznych technikach bayesowskich (i pokrewnych). Mam doświadczenie w informatyce i chociaż nigdy nie brałem udziału w kursie teorii miary lub teorii prawdopodobieństwa, miałem ograniczone formalne szkolenie w zakresie prawdopodobieństwa i statystyki. Czy ktoś może polecić czytelne wprowadzenie do tych pojęć, aby zacząć?
probability
bayesian
references
theory
Nacięcie
źródło
źródło
Odpowiedzi:
W przypadku bardzo krótkiego wprowadzenia (siedmiostronicowy pdf), jest też to, które pozwala śledzić artykuły, które wykorzystują trochę teorii miary:
Samouczek teorii miary (Teoria miary dla manekinów) . Maya R. Gupta. Dept of Electrical Engineering, University of Washington, 2006. ( archive.org copy)
Na końcu autor podaje kilka referencji i mówi: „jedną z najbardziej przyjaznych książek jest książka Resnicka, która uczy teoretycznego pomiaru stopnia absolwenta przy założeniu, że nie masz dyplomu z matematyki”.
SI Resnick, Ścieżka prawdopodobieństwa , Birkhäuser, 1999. 453 strony.
źródło
infinum
, a także ograniczenia sekwencji nieskończoności zestawów, zamiast tego spróbowałem kilku innych opcji (obecnie relatywnie cieszę się z Wernikoff, od 1957 r.)Po kilku badaniach kupiłem to, gdy pomyślałem, że muszę wiedzieć coś o prawdopodobieństwie teoretycznym:
Jeffrey Rosenthal. Pierwsze spojrzenie na rygorystyczną teorię prawdopodobieństwa . World Scientific 2007. ISBN 9789812703712.
Nie przeczytałem jednak zbyt wiele, ponieważ moje osobiste doświadczenia są zgodne z żartem Stephena Senna .
źródło
Osobiście uważam, że oryginalne Podstawy teorii prawdopodobieństwa Kołmogorowa są dość czytelne, przynajmniej w porównaniu z większością tekstów teorii miary. Chociaż oczywiście nie zawiera żadnej późniejszej pracy, daje wyobrażenie o większości ważnych pojęć (zestawy miary zero, oczekiwanie warunkowe itp.). Jest też na szczęście krótka, ma tylko 84 strony.
źródło
Zarys teorii Lebesgue'a: heurystyczne wprowadzenie autorstwa Roberta E. Wernikoffa. Dla inżynierów jest to z pewnością najlepsze wprowadzenie.
źródło
Przejście od razu do nieparametrycznej analizy bayesowskiej to całkiem duży pierwszy skok! Może najpierw zdobędziesz trochę parametrycznych Bayesów za pasem?
Trzy książki, które mogą okazać się przydatne z bayesowskiej części rzeczy:
1) Teoria prawdopodobieństwa: logika nauki autorstwa ET Jaynesa, pod redakcją GL Bretthorst (2003)
2) Teoria bayesowska autorstwa Bernardo, JM i Smitha, AFM (1 edycja 1994, 2 edycja 2007).
3) Bayesowska teoria decyzji JO Berger (1985)
Dobrym miejscem do zapoznania się z najnowszymi zastosowaniami statystyki bayesowskiej jest DARMOWY dziennik o nazwie Analiza Bayesa , zawierający artykuły od 2006 roku.
źródło