測定理論の紹介

ノンパラメトリックベイジアン（および関連する）テクニックについてもっと知りたいです。私の背景はコンピューターサイエンスです。メジャー理論や確率理論のコースを受講したことはありませんが、確率と統計の正式なトレーニングは限られています。誰もが私が始めるためにこれらの概念の読みやすい紹介を推奨できますか？

以下のために本当に短い紹介（7ページPDF）、これもあります、あなたは測度論のビットを使用して論文に従うことができるようにするためのもの。

測定理論のチュートリアル（ダミーの測定理論）。マヤ・R・グプタ。2006年、ワシントン大学電気工学科。（ archive.orgのコピー）

著者は最後にいくつかの参考文献を提供し、「最も友好的な本の1つはResnick'sであり、数学の学士号がないと仮定して理論的な大学院レベルの確率を測定することを教えています」と述べています。

SI Resnick、確率経路、Birkhäuser、1999。453ページ。

いくつかの研究の後、測定理論の確率について何かを知る必要があると思ったとき、私はこれを買うことになりました：

ジェフリー・ローゼンタール。厳密な確率論の初見。World Scientific2007。ISBN9789812703712。

しかし、私の個人的な経験はStephen Sennのクイップと一致しているため、あまり読みませんでした。

個人的には、コルモゴロフの元の確率論の基礎を見つけました少なくともほとんどのメジャー理論のテキストと比較して、かなり読みやすいことがわかりました。明らかに後の作業は含まれていませんが、重要な概念（メジャー0のセット、条件付き期待値など）のほとんどのアイデアを提供します。また、慈悲深く簡潔な84ページです。

ルベーグ理論の概要：ロバートE.ウェルニコフによる発見的導入。エンジニアにとってこれは簡単に最良の紹介です。

ノンパラメトリックベイジアン分析に直接ジャンプすることは、大きな大きな飛躍です！最初に少しパラメトリックベイズを取得しますか？

あなたが物事のベイジアンの部分から役に立つと思うかもしれない3冊の本は次のとおりです。

1）確率論： ETジェインズによる科学の論理、 GL Bretthorstによる編集（2003）

2）ベルナルド、JMおよびスミス、AFMによるベイジアン理論（第1版1994、第2版2007）。

3）ベイジアン決定理論 JO Berger（1985）

ベイズ統計の最近の応用を見るのに適した場所は、ベイズ分析と呼ばれる無料のジャーナルで、2006年から現在までの記事があります。