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Graphical Models (Oxford Statistical Science Series) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

Steffen L. Lauritzen

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Kurzbeschreibung

2. Mai 1996 Oxford Statistical Science Series (Buch 17)
The idea of modelling systems using graph theory has its origin in several scientific areas: in statistical physics (the study of large particle systems), in genetics (studying inheritable properties of natural species), and in interactions in contingency tables. The use of graphical models in statistics has increased considerably over recent years and the theory has been greatly developed and extended. This book provides the first comprehensive and authoritative account of the theory of graphical models and is written by a leading expert in the field. It contains the fundamental graph theory required and a thorough study of Markov properties associated with various type of graphs. The statistical theory of log-linear and graphical models for contingency tables, covariance selection models, and graphical models with mixed discrete-continous variables in developed detail. Special topics, such as the application of graphical models to probabilistic expert systems, are described briefly, and appendices give details of the multivarate normal distribution and of the theory of regular exponential families. The author has recently been awarded the RSS Guy Medal in Silver 1996 for his innovative contributions to statistical theory and practice, and especially for his work on graphical models.

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Pressestimmen

...this is an excellent reference book for those who are interested in studying the mathematical theory for graphical models. Short Book Reviews, vol. 18, no. 1, April 1998

Synopsis

The idea of modelling systems using graph theory has its origin in several scientific areas: in statistical physics (the study of large particle systems), in genetics (studying inheritable properties of natural species), and in interactions in contingency tables. The use of graphical models in statistics has increased considerably over recent years and the theory has been greatly developed and extended. This book provides the first comprehensive and authoritative account of the theory of graphical models and is written by a leading expert in the field. It contains the fundamental graph theory required and a thorough study of Markov properties associated with various type of graphs. The statistical theory of log-linear and graphical models for contingency tables, covariance selection models, and graphical models with mixed discrete-continous variables in developed detail. Special topics, such as the application of graphical models to probabilistic expert systems, are described briefly, and appendices give details of the multivarate normal distribution and of the theory of regular exponential families.

The author has recently been awarded the RSS Guy Medal in Silver 1996 for his innovative contributions to statistical theory and practice, and especially for his work on graphical models.


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5.0 von 5 Sternen Great book 18. Dezember 2012
Von Andre A.A. Williams - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
This book is hot and popping! But seriously, it is a great read for anyone wanting to learn the theory behind graphical models.
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