Eine eigenständige Einführung in die Wahrscheinlichkeit, Austauschbarkeit und die Bayes-Regel bietet ein theoretisches Verständnis des angewandten Materials. Zahlreiche Beispiele mit R-Code, die "so wie sie sind" ausgeführt werden können, ermöglichen es dem Leser, die Datenanalysen selbst durchzuführen. Die Entwicklung von Monte-Carlo- und Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden im Kontext von Datenanalysebeispielen bietet eine Motivation für diese rechnerischen Methoden.