विश्लेषण और आधुनिक संभाव्यता सिद्धांत में एक कठोर पृष्ठभूमि से आते हुए, मैं बायसेन के आंकड़ों को सरल और समझने में आसान पाता हूं, और अक्सर आंकड़ों को अविश्वसनीय रूप से भ्रमित और अनपेक्षित माना जाता है। ऐसा लगता है कि फ्रीक्वेंटर्स वास्तव में बायेसियन आँकड़े कर रहे हैं, सिवाय "गुप्त पादरियों" के जो अच्छी तरह से प्रेरित या सावधानी से परिभाषित नहीं हैं।
दूसरी ओर, बहुत सारे महान सांख्यिकीविद, जो दोनों दृष्टिकोणों को अक्सर परिप्रेक्ष्य के दृष्टिकोण से समझते हैं, इसलिए वहाँ कुछ होना चाहिए जो मुझे समझ में नहीं आता है। अपने आप को एक बायेसियन घोषित करने और घोषित करने के बजाय, मैं वास्तव में इसे "कमर" करने की कोशिश करने के लिए लगातार परिप्रेक्ष्य के बारे में अधिक जानना चाहूंगा।
लगातार आँकड़ों को कठोर दृष्टिकोण से सीखने के लिए कुछ अच्छे संदर्भ क्या हैं? आदर्श रूप से मैं परिभाषा-प्रमेय-प्रूफ प्रकार की पुस्तकों की तलाश में हूं, या शायद कठिन समस्या यह है कि, उन्हें हल करके, मैं सही मानसिकता प्राप्त करूंगा। मैंने बहुत अधिक "दार्शनिक सामग्री" पढ़ी है, जो शायद इंटरनेट - विकी पेज, .edu / ~ रैंडमप्रूफ साइटों आदि से खोज कर पा रहा है - और इससे कोई मदद नहीं मिली है।