Вступ до теорії вимірювань

Мені цікаво дізнатись більше про непараметричні байєсівські (та пов'язані з ними) методики. Моє знання в галузі інформатики, і хоча я ніколи не брав курс з теорії вимірювань або теорії ймовірностей, у мене був обмежений обсяг формальної підготовки з питань ймовірності та статистики. Хтось може порекомендувати читати вступ до цих понять, щоб розпочати мене?

Насправді короткий вступ (pdf, що містить 7 сторінок), є також це, що дозволяє вам слідувати документам, які використовують трохи теорії вимірювання:

Підручник з теорії мір (Теорія міри для манекенів) . Майя Р. Гупта. Кафедра електротехніки, Університет Вашингтона, 2006. (Копія archive.org )

Автор наводить декілька рейтингів наприкінці і каже, що "одна з найдружніших книг - Реснік", яка вчить вимірювати теоретичну ймовірність рівня випускника з припущенням, що ви не маєте бакалавра з математики ".

С. І. Реснік, Шлях ймовірності , Бірхяузер, 1999. 453 с.

Після деяких досліджень я закінчив купувати це, коли подумав, що мені потрібно щось знати про теоретико-вимірювальну ймовірність:

Джефрі Розенталь. Перший погляд на сувору теорію ймовірностей . Всесвітня наукова 2007. ISBN 9789812703712.

Я багато чого не читав, однак, оскільки мій особистий досвід узгоджується з наказом Стівена Сенна .

Особисто я вважав оригінальні основи теорії ймовірності Колмогорова досить читабельними, принаймні порівняно з більшістю текстів теорії вимірювань. Хоча це, очевидно, не містить будь-якої подальшої роботи, але дає вам уявлення про більшість важливих понять (набори вимірювання нуля, умовні очікування тощо). Це також милостиво стисло, всього на 84 сторінках.

Конспект теорії Лебега: евристичний вступ Роберта Е. Вернікова. Для інженерів це легко найкращий вступ.

Стрибки прямо в непараметричний байєсівський аналіз - це досить великий перший стрибок! Може, спочатку трохи підкажіть параметричний Байєс під поясом?

Три книги, які можуть бути корисними з байєсівської частини речей:

1) Теорія ймовірностей: Логіка науки Е. Т. Джейнса за редакцією Г. Л. Бретторста (2003)

2) Байєсова теорія Бернардо, Дж. М. та Сміта, AFM (1-е видання 1994, 2-е видання 2007).

3) Байєсова теорія рішення Джо Бергер (1985)

Хорошим місцем для перегляду останніх застосувань байєсівської статистики є БЕЗКОШТОВНИЙ журнал під назвою Bayesian Analysis , зі статтями з 2006 року по теперішній час.