अगर मुझे शुरुआत के लिए एक ही पाठ चुनना था, तो यह होगा
Sivia DS and Skilling J (2006) book (see below).
इसके नीचे सूचीबद्ध सभी पुस्तकों में से आवश्यक विचारों का एक सहज ज्ञान देने के लिए सबसे कठिन प्रयास करता है, लेकिन इसके लिए पेज 1 से कुछ गणितीय परिष्कार की आवश्यकता होती है।
नीचे प्रत्येक प्रकाशन पर टिप्पणियों के साथ, मेरी पुस्तक से आगे की रीडिंग की एक सूची है।
बर्नार्डो, जेएम और स्मिथ, ए, (2000) 4। बायेसियन थ्योरी कई वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के साथ बायेसियन विधियों का एक कठोर खाता है।
बिशप, सी (2006) 5। पैटर्न मान्यता और मशीन प्रवीणता। जैसा कि शीर्षक से पता चलता है, यह मुख्य रूप से मशीन लर्निंग के बारे में है, लेकिन यह बायेसियन विधियों का एक स्पष्ट और व्यापक विवरण प्रदान करता है।
कोवान जी (1998) 6। सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण। सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक उत्कृष्ट गैर-बायेसियन परिचय।
डायनेस, जेड (2008) 8। एक विज्ञान के रूप में मनोविज्ञान को समझना: साइंटि Statistical सी और स्टेटिस्टिक इंट्रेंस का एक परिचय। Bayes 'नियम पर ट्यूटोरियल सामग्री और Bayesian और लगातार आंकड़ों के बीच अंतर का एक शानदार विश्लेषण प्रदान करता है।
गेलमैन ए, कारलिन जे, स्टर्न एच, और रुबिन डी (2003) 14। बायेसियन डेटा विश्लेषण। कई वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के साथ बायेसियन विश्लेषण का एक कठोर और व्यापक खाता।
जेनेस ई और ब्रेटथॉर्स्ट जी (2003) 18। संभाव्यता सिद्धांत: विज्ञान का तर्क। बायेसियन विश्लेषण का आधुनिक क्लासिक। यह व्यापक और बुद्धिमान है। इसकी विवेकाधीन शैली इसे लंबे (600 पृष्ठ) बनाती है, लेकिन कभी सुस्त नहीं होती, और यह अंतर्दृष्टि से भरा हुआ है।
खान, एस, 2012, बेयर्स प्रमेय का परिचय। सलमान खान के ऑनलाइन गणित वीडियो विभिन्न विषयों का अच्छा परिचय देते हैं, जिसमें बेयस का नियम भी शामिल है।
ली पीएम (2004) 27। बायेसियन सांख्यिकी: एक परिचय। एक कठोर बायेसियन शैली के साथ एक कठोर और व्यापक पाठ।
मैकके डीजेसी (2003) 28। सूचना सिद्धांत, निष्कर्ष और एल्गोरिदम सीखना। सूचना सिद्धांत पर आधुनिक क्लासिक। एक बहुत ही पठनीय पाठ जो कई विषयों पर दूर-दूर तक घूमता है, जिनमें से लगभग सभी बेयस नियम का उपयोग करते हैं।
मिगॉन, एचएस और गैमरमैन, डी (1999) 30. सांख्यिकीय इंजेक्शन: एक एकीकृत दृष्टिकोण। एक सीधा (और स्पष्ट रूप से निर्धारित) अनुमान का खाता है, जो बेयसियन और गैर-बायेशियन दृष्टिकोणों की तुलना करता है। काफी उन्नत होने के बावजूद, लेखन शैली प्रकृति में ट्यूटोरियल है।
पियर्स जेआर (1980) 34 2 संस्करण। सूचना सिद्धांत का एक प्रतीक: प्रतीक, संकेत और शोर। पियर्स लेखन की एक अनौपचारिक, ट्यूटोरियल शैली के साथ लिखते हैं, लेकिन सूचना सिद्धांत के मौलिक सिद्धांत पेश करने से present इंच नहीं है।
रेजा, एफएम (1961) 35। सूचना सिद्धांत का एक परिचय। ऊपर पियर्स किताब की तुलना में एक अधिक व्यापक और गणितीय गीत कठोर पुस्तक है, और आदर्श रूप से पियर्स के अधिक अनौपचारिक पाठ को पढ़ने के बाद ही पढ़ा जाना चाहिए।
सिविया डीएस और स्किलिंग जे (2006) 38। डेटा विश्लेषण: एक बायेसियन ट्यूटोरियल। यह बायेसियन विधियों के लिए एक उत्कृष्ट ट्यूटोरियल शैली परिचय है।
स्पीगेल्टर, डी और चावल, के (2009) 36। बायेसियन सांख्यिकी। स्कॉलरपीडिया, 4 (8): 5230।
http://www.scholarpedia.org/article/Bayesian_statistics
बायोसियन आंकड़ों की वर्तमान स्थिति का एक विश्वसनीय और व्यापक सारांश।
और, यहाँ मेरी पुस्तक है, जून 2013 को प्रकाशित।
बेय्स रूल: बायसियन एनालिसिस, डॉ जेम्स वी स्टोन, आईएसबीएन 978-0956372840 के लिए एक ट्यूटोरियल परिचय
अध्याय 1 से डाउनलोड किया जा सकता है:
http://jim-stone.staff.shef.ac.uk/BookBayes2012/BayesRuleBookMain.html
विवरण: 18 वीं शताब्दी के गणितज्ञ और उपदेशक द्वारा खोजा गया, बेयस का नियम आधुनिक संभाव्यता सिद्धांत की आधारशिला है। इस समृद्ध सचित्र पुस्तक में, सुलभ उदाहरणों की एक श्रृंखला का उपयोग यह दिखाने के लिए किया जाता है कि कैसे बेयस का नियम वास्तव में कॉमन्सेंस रीजनिंग का एक स्वाभाविक परिणाम है। बेयस का नियम प्रोबेबिलिटी के सहज ग्राफिकल निरूपण का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है, और बेयसियन विश्लेषण को प्रदान किए गए मैटलैब कार्यक्रमों का उपयोग करके पैरामीटर अनुमान पर लागू किया जाता है। लेखन की ट्यूटोरियल शैली, एक व्यापक शब्दावली के साथ संयुक्त, यह नौसिखिया के लिए एक आदर्श प्राइमर बनाता है जो बेयसियन विश्लेषण के बुनियादी सिद्धांतों से परिचित होना चाहता है।
