Yeni başlayanlar için tek bir metin seçmek zorunda olsaydım,
Sivia DS and Skilling J (2006) book (see below).
Aşağıda listelenen tüm kitaplardan, temel fikirlerin sezgisel bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için çaba sarfedilir, ancak yine de sayfa 1'den biraz matematiksel karmaşıklık gerektirir.
Aşağıda, her bir yayına ilişkin yorumların yer aldığı kitabımın Diğer Okumalarının bir listesi bulunmaktadır.
Bernardo, JM ve Smith, A, (2000) 4. Bayes Teorisi Gerçek dünya örnekleri ile Bayes yöntemlerinin titiz bir anlatımı.
Piskopos, C (2006) 5. Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi. Başlıktan da anlaşılacağı gibi, bu esas olarak makine öğrenmesi ile ilgilidir, ancak Bayes yöntemlerinin açık ve kapsamlı bir açıklamasını sunar.
Cowan G (1998) 6. İstatistiksel Veri Analizi. İstatistiksel analiz için mükemmel bir Bayesian olmayan giriş.
Dienes, Z (2008) 8. Psikolojiyi Bilim Olarak Anlamak: Bilim Bilimine Giriş ve İstatistiksel Çıkarım. Bayes kuralı hakkında öğretici materyal ve Bayesci ile sıkça istatistik arasındaki farkın net bir şekilde analiz edilmesini sağlar.
Gelman A, Carlin J, Stern H ve Rubin D. (2003) 14. Bayes Veri Analizi. Gerçek dünyadaki birçok örnekle birlikte Bayesian analizinin titiz ve kapsamlı bir açıklaması.
Jaynes E ve Bretthorst G (2003) 18. Olasılık Teorisi: Bilim Mantığı. Bayesyen analizinin modern klasiği. Kapsamlı ve akıllı. Söylemsel tarzı uzun (600 sayfa) yapar ancak asla soluk değildir ve iç görü dolu doludur.
Khan, S, 2012, Bayes Teoremine Giriş. Salman Khan'ın çevrimiçi matematik videoları, Bayes'in kuralı dahil olmak üzere çeşitli konulara giriş niteliğindedir.
Lee PM (2004) 27. Bayes İstatistikleri: Giriş. Tutarlı bir Bayesian tarzı ile titiz ve kapsamlı bir metin.
MacKay DJC (2003) 28. Bilgi teorisi, çıkarım ve öğrenme algoritmaları. Bilgi teorisi üzerine modern klasik. Neredeyse tamamı Bayes kuralını kullanan, birçok konuda dolaşan ve okunabilir bir metin.
Migon, HS ve Gamerman, D (1999) 30. İstatistiksel Çıkarım: Bütünleşik Bir Yaklaşım. Bayesian ve Bayesian olmayan yaklaşımlar karşılaştıran çıkarım, basit (ve açıkça ortaya konulan) bir hesap. Oldukça gelişmiş olmasına rağmen, yazı stili doğada öğreticidir.
Pierce JR (1980) 34 2. Baskı. Bilgi teorisine giriş: semboller, sinyaller ve gürültü. Pierce, resmi olmayan, öğretici bir yazı stili ile yazar, ancak bilgi teorisinin temel teoremlerini sunmaktan bir adım atmaz.
Reza, FM (1961) 35. Bilgi teorisine giriş. Yukarıdaki Pierce kitabından daha kapsamlı ve matematiksel olarak titiz bir kitaptır ve ideal olarak ancak Pierce'in daha resmi olmayan metnini okuduktan sonra okunmalıdır.
Sivia DS ve Beceri J (2006) 38. Veri Analizi: Bayes Eğitimi. Bu Bayesian yöntemlerine mükemmel bir öğretici tarzı giriş.
Spiegelhalter, D ve Rice, K (2009) 36. Bayes istatistiği. Burslu, 4 (8): 5230.
http://www.scholarpedia.org/article/Bayesian_statistics
Bayesian istatistiklerinin mevcut durumunun güvenilir ve kapsamlı bir özeti.
Ve işte, Haziran 2013'de yayınlanan kitabım.
Bayes Kuralı: Bayesian Analizine Öğretici Bir Giriş, Dr James V Stone, ISBN 978-0956372840
Bölüm 1 indirilebilir:
http://jim-stone.staff.shef.ac.uk/BookBayes2012/BayesRuleBookMain.html
Açıklama: 18. yüzyıldan kalma bir matematikçi ve vaiz tarafından keşfedilen Bayes kuralı, modern olasılık teorisinin temel taşıdır. Zengin biçimde resimlenen bu kitapta, Bayes kuralının aslında ortak akıl yürütme mantığının doğal bir sonucu olduğunu göstermek için çeşitli erişilebilir örnekler kullanılmıştır. Bayes kuralı olasılığın sezgisel grafiksel gösterimleri kullanılarak türetilir ve sağlanan MatLab programları kullanılarak parametre tahminine Bayesian analizi uygulanır. Kapsamlı bir sözlükle birleştirilmiş öğretici yazı, bunu Bayesian analizinin temel ilkelerine aşina olmak isteyen acemiler için ideal bir astar haline getirmektedir.
