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Das Buch bietet eine klare und verständliche Einführung in die Bayes-Statistik, beginnend mit dem Bayes-Theorem. Es behandelt die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen und die Hypothesenprüfung. Zudem werden praktische Anwendungen wie die Parameterschätzung im linearen Modell, robuste Methoden gegen Ausreißer, Prädiktion und Filterung sowie die Schätzung von Varianz- und Kovarianzkomponenten thematisiert. Bayes-Netze werden zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit vorgestellt, und bei analytisch unlösbaren Integralen kommen numerische Verfahren zum Einsatz.
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Einführung in die Bayes-Statistik, Karl-Rudolf Koch
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