The growth of biostatistics has been phenomenal in recent years and has been marked by considerable technical innovation in both methodology and computational practicality. One area that has experienced significant growth is Bayesian methods. The growing use of Bayesian methodology has taken place partly due to an increasing number of practitioners valuing the Bayesian paradigm as matching that of scientific discovery. In addition, computational advances have allowed for more complex models to be fitted routinely to realistic data sets.
近年来,生物统计学的发展是惊人的,在方法论和计算实用性方面都有相当大的技术创新。经历了显著增长的一个领域是贝叶斯方法。贝叶斯方法的使用越来越多,部分原因是越来越多的实践者将贝叶斯范式视为与科学发现相匹配的范式。此外,计算技术的进步使得更复杂的模型能够常规地与现实数据集相匹配。
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