생물통계(Biostatistics), 인과(Causality), 분류(Classification), 분할표(Contingency table),

의사 결정 이론(Decision theory), 디자인(Design), 경험적 베이즈 (Empirical Bayes),

교환가능성(Exchangeability), 유한 집단 표본추출(Finite population sampling),

일반화 선형모형(Generalized linear models), 그래프 모형(Graphical model),

계층 모형(Hierarchical model), 이미지 처리(Image processing), 정보(Information),

결측자료(Missing data), 비모수와 함수 추정(Nonparametrics and function estimation),

순서형 자료(Ordinal data),

예측 추론과 모형 평균(Predictive inference and model averaging),

신뢰도와 생존 분석(Reliability and survival analysis), 순차 분석(Sequential analysis),

신호 처리(Signal processing), 공간 통계(Spatial statistics),

검정, 모형선택과 변수선택(Testing, model selection, and variable selection).

특성 모형(Feature model), 미분 방정 식(Differential equation), 동적 모형(Dynamic model)

 

Citations

BERGER, James O. Bayesian analysis: A look at today and thoughts of tomorrow. Journal of the American Statistical Association, 2000, 95.452: 1269-1276.