Denne åpne læreboken bidrar betydelig til forståelsen av dataassimilering ved å presentere en enhetlig utledning av teknikker fra et felles fundamentalt og optimalt utgangspunkt, nemlig Bayes' teorem. Det unike med denne boken er den 'top-down' utledningen av assimilationsmetodene. Den begynner med Bayes' teorem og introduserer gradvis de antakelsene og tilnærmingene som er nødvendige for å nå dagens populære metoder for dataassimilering. Denne strategien står i kontrast til de fleste lærebøker og anmeldelser om dataassimilering, som vanligvis benytter en 'bottom-up' tilnærming for å avlede en spesifikk assimilationsmetode. For eksempel utledes Kalman-filteret fra kontrollteori, og ensemble Kalman-filteret betraktes som en lavrangert tilnærming til det standard Kalman-filteret. Den 'bottom-up' tilnærmingen avleder assimilationsmetodene fra forskjellige matematiske prinsipper, noe som gjør det vanskelig å sammenligne dem. Dermed er det uklart hvilke antakelser som er gjort for å avlede en spesifikk assimilationsmetode, og noen ganger til og med hvilke metoder som er benyttet for å nå konklusjoner.
