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The Bayesian Choice: From Decision Theoretic Foundations to Computational Implementation

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Date
2007
Publisher city
New York
Publisher
Springer Verlag
Publishing date
08-2007
Notes
Version brochée de la seconde édition de 2001
ISBN:
978-0-387-71598-8
Collection title
Springer Texts in Statistics
Dewey
Probabilités et mathématiques appliquées
Sujet
Théorie de la Décision; Statistique mathématique; Statistique bayésienne
JEL code
C11; C44
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/1908
Collections
  • CEREMADE : Publications
Metadata
Show full item record
Author
Robert, Christian P.
Type
Ouvrage
Item number of pages
577
Abstract (FR)
Cet ouvrage couvre l'approche dite bayésienne de l'inférence statistique et en particulier ses aspects décisionnels. Les bases de cette axiomatique (choix de l'a priori, décisions optimales, tests et régions de confiance) sont abordées en détail, ainsi que des ouvertures plus récentes de l'analyse bayésienne comme le choix de modèles, l'utilisation de méthodes numériques stochastiques d'approximation (MCMC), la théorie des lois non informatives (axiomes de Berger-Bernardo) et la relation à la théorie classique de l'admissibilité. Chaque chapitre est complété par une suite extensive d'exercices de difficulté croissante et par des notes bibliographiques sur les thèmes abordés. Ce livre peut être utilisé dans un programme de Master en Mathématiques appliquées, en Biométrie, en Économétrie ou dans tout autre programme faisant appel aux techniques quantitatives de traitement de l'information. Il ne nécessite comme préliminaire qu'un cours de base en théorie des probabilités et en statistique mathématique. Il peut également être utilisé par des étudiants en thèse ou des chercheurs confirmés en quête d'une méthodologie statistique efficace pour l'analyse de leur(s) modèle(s).
Abstract (EN)
Winner of the 2004 DeGroot Prize This paperback edition, a reprint of the 2001 edition, is a graduate-level textbook that introduces Bayesian statistics and decision theory. It covers both the basic ideas of statistical theory, and also some of the more modern and advanced topics of Bayesian statistics such as complete class theorems, the Stein effect, Bayesian model choice, hierarchical and empirical Bayes modeling, Monte Carlo integration including Gibbs sampling, and other MCMC techniques. It was awarded the 2004 DeGroot Prize by the International Society for Bayesian Analysis (ISBA) for setting "a new standard for modern textbooks dealing with Bayesian methods, especially those using MCMC techniques, and that it is a worthy successor to DeGroot's and Berger's earlier texts".

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