Vorab: Leonard Helds Buch über Mathematische Methoden der statistischen Inferenz, Likelihood und Bayes ist (nicht nur) als Lehrbuch jedem zu empfehlen, den Titel und Klappentext ansprechen, zudem preisgünstig. Was der Klappentext verspricht, hält der Text des Buchs. Bleibt hinzufügen: Das Buch bietet eine gelungene, nützliche, vor allem angewandte Einführung in wichtige mathematische Methoden der statistischen Inferenz. Der Text ist flüssig, der Stil klar, beschränkt auf notwendige Formalismen und Notationen und wichtige Hinweise auf Besonderheiten und Einschränkungen. Kein wichtiger Begriff bleibt undefiniert; der Index ist umfassend. Für sich allein nützlich sind als Anhang die Ergänzungen aus Stochastik, linearer Algebra, Analysis und Numerik. Die Literaturhinweise am Ende eines jeden Kapitels führen interessierte Leser weiter. So besticht die Darstellung durch Einfachheit und Klarheit. Das heißt nicht, daß der Leser ohne Papier, Bleistift und Rechner auskommt, will er sich nicht nur oberflächlich informieren, sondern Inhalte der Konzepte möglichst bleibend und anwendbar sich erarbeiten. Dabei helfen die anfangs eingeführten Beispiele. Sie begleiten die im Laufe des Texts eingeführten theoretischen Grundlagen und fördern somit deren praktisches Verständnis, zusätzlich verstärkt durch die Aufgaben am Ende eines jeden Kapitels. Meist sind die Aufgaben eher praktisch, weniger theoretisch orientiert, drum nicht minder anspruchsvoll herausfordernd, zumindest für den bislang darin weniger Geübten.

Für den Geübten frischt das Lehrbuch Grundwissen auf und liefert eine anregende, nützliche, aktualisierte Zusammenfassung. Das Buch ist gleichermaßen attraktiv: Praktiker können ihr theoretisches, Theoretiker insbesondere ihr praktisches Verständnis verbessern. Vor allem gewinnt das Buch wegen der an Beispielen praktisch ausgeführten numerischen Methoden. So schafft das Lehrbuch für den an weiterführenden Entwicklungen der statistischen Inferenz Interessierten notwendige theoretische Voraussetzungen mit zugehörigem praktischem Verständnis. Entscheidende Teile des Codes der Open-Source Statistik-Software R sind abgedruckt. Auch der mit R nicht vertraute kann in der ihm vertrauten Software Beispiele nachrechnen. Lösungen der Aufgaben, wenn nötig mit Code in R, (und Errata) sind über http://www.springer.com/statistics/stats+life+sci/book/978-3-8274-1939-2 zugänglich

Rezensent: AXMANN, D. ; rating: *****

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