Bewertung:

Das Buch „Integrated Introduction to Bayesian and Frequentist Statistics“ von DeGroot und Schervish ist ein umfassendes Hilfsmittel zum Erlernen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, insbesondere aus einer Bayes'schen Perspektive. Es wird zwar für seine klare Struktur, die zahlreichen Beispiele und die Zugänglichkeit für Studenten mit mathematischer Grundausbildung gelobt, aber auch für seine trockene Darstellung, die unzureichende Integration von Beispielen für die Computercodierung und einige Probleme mit der Druckqualität und den Benutzereinschränkungen der Taschenbuchausgabe kritisiert.
Vorteile:⬤ Gründliche Behandlung sowohl der Bayes'schen als auch der frequentistischen Statistik.
⬤ Zugänglich für Personen mit Vorkenntnissen in Kalkül und linearer Algebra.
⬤ Starke Beispiele und Übungen, die das Verständnis fördern.
⬤ Ein guter pädagogischer Ansatz, der mit motivierenden Beispielen beginnt.
⬤ Integrierte Behandlung von Konzepten, anstatt Themen separat zu behandeln.
⬤ Einige Leser finden die Darstellung trocken und wenig anregend.
⬤ Das Fehlen von Beispielen für Computercode macht das Verständnis fortgeschrittener Themen schwierig.
⬤ Die Taschenbuchausgabe hat eine schlechte Druckqualität und enthält keine Korrekturen für bekannte Fehler.
⬤ Schwierigkeiten mit der E-Book-Version aufgrund restriktiver DRM-Richtlinien und Kompatibilitätsproblemen.
⬤ Einige Inhalte können langatmig und verschachtelt sein, was neue Lernende verwirren kann.
(basierend auf 51 Leserbewertungen)
Probability and Statistics: Pearson New International Edition
Die Überarbeitung dieses angesehenen Textes präsentiert einen ausgewogenen Ansatz der klassischen und Bayes'schen Methoden und enthält nun ein Kapitel über Simulation (einschließlich Markov-Chain-Monte-Carlo und Bootstrap), Abdeckung der Residuenanalyse in linearen Modellen und viele Beispiele mit realen Daten.
Calculus wird als Voraussetzung vorausgesetzt, und eine Vertrautheit mit den Konzepten und elementaren Eigenschaften von Vektoren und Matrizen ist ein Plus.