Lectures on Algebraic Statistics

"Lectures on Algebraic Statistics" bietet eine umfassende Einführung in das aufstrebende Feld der algebraischen Statistik, das Mathematik und Statistik vereint, um statistische Inferenzprobleme zu lösen. Die Vorlesungen richten sich an Einsteiger aus beiden Disziplinen und beleuchten die Verbindungen zwischen algebraischer Geometrie und statistischen Modellen. Die Autoren, Mathias Drton, Bernd Sturmfels und Seth Sullivant, präsentieren zentrale Konzepte, die die Beziehung zwischen algebraischen oder semi-algebraischen Parameterräumen und statistischen Verfahren verdeutlichen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Geometrie dieser Parameter und deren Einfluss auf die gängigen Verfahren der statistischen Inferenz. Zudem wird die Rolle der computergestützten algebraischen Geometrie hervorgehoben, die zur Analyse von Parameterräumen und anderen Merkmalen statistischer Modelle eingesetzt werden kann. Diese Vorlesungen sind eine wertvolle Ressource für alle, die sich für die Schnittstelle zwischen Algebra und Statistik interessieren.