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Probabilistic Risk Analysis and Bayesian Decision Theory
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Probabilistic Risk Analysis and Bayesian Decision Theory (SpringerBriefs in Statistics)
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Probabilistic Risk Analysis and Bayesian Decision Theory
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Compendium
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Probabilistic Risk Analysis and Bayesian Decision Theory | Marcel van Oijen (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783031163326 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Bayesian Compendium
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 271 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
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Bayesian Compendium
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2024
ISBN 10: 3031660846 ISBN 13: 9783031660849
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes how Bayesian methods work. Aiming to demystify the approach, it explains how to parameterize and compare models while accounting for uncertainties in data, model parameters and model structures. Bayesian thinking is not difficult and can be used in virtually every kind of research. How exactly should data be used in modelling The literature offers a bewildering variety of techniques (Bayesian calibration, data assimilation, Kalman filtering, model-data fusion, .). This book provides a short and easy guide to all these approaches and more. Written from a unifying Bayesian perspective, it reveals how these methods are related to one another. Basic notions from probability theory are introduced and executable R codes for modelling, data analysis and visualization are included to enhance the book's practical use. The codes are also freely available online.This thoroughly revised second edition has separate chapters on risk analysis and decision theory. It also features an expanded text on machine learning with an introduction to natural language processing and calibration of neural networks using various datasets (including the famous iris and MNIST). Literature references have been updated and exercises with solutions have doubled in number.
