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9783030425524 - Case Studies in Applied Bayesian Data Science: CIRM Jean-Morlet Chair, Fall 2018 (Lecture Notes in Mathematics, Band 2259) (6 Ergebnisse)
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Case Studies in Applied Bayesian Data Science: CIRM Jean-Morlet Chair, Fall 2018 (Lecture Notes in Mathematics, Band 2259) [Paperback] Mengersen, Kerrie L.; Pudlo, Pierre and Robert, Christian P.
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Case Studies in Applied Bayesian Data Science. CIRM Jean-Morlet Chair Fall 2018.
Sprache: Englisch
Verlag: Cham, Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030425525 ISBN 13: 9783030425524
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Softcover. 1st ed. 2020. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. C-03578 9783030425524 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 550.
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Case Studies in Applied Bayesian Data Science: CIRM Jean-Morlet Chair, Fall 2018 (Lecture Notes in Mathematics, 2259)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Case Studies in Applied Bayesian Data Science: Cirm Jean-morlet Chair, Fall 2018
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Case Studies in Applied Bayesian Data Science | CIRM Jean-Morlet Chair, Fall 2018 | Kerrie L. Mengersen (u. a.) | Taschenbuch | vi | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030425524 | 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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Case Studies in Applied Bayesian Data Science : CIRM Jean-Morlet Chair, Fall 2018
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2020
ISBN 10: 3030425525 ISBN 13: 9783030425524
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Presenting a range of substantive applied problems within Bayesian Statistics along with their Bayesian solutions, this book arises from a research program at CIRM in France in the second semester of 2018, which supported Kerrie Mengersen as a visiting Jean-Morlet Chair and Pierre Pudlo as the local Research Professor. The field of Bayesian statistics has exploded over the past thirty years and is now an established field of research in mathematical statistics and computer science, a key component of data science, and an underpinning methodology in many domains of science, business and social science. Moreover, while remaining naturally entwined, the three arms of Bayesian statistics, namely modelling, computation and inference, have grown into independent research fields. While the research arms of Bayesian statistics continue to grow in many directions, they are harnessed when attention turns to solving substantive applied problems. Each such problem set has its own challenges and hence draws from the suite of research a bespoke solution.The book will be useful for both theoretical and applied statisticians, as well as practitioners, to inspect these solutions in the context of the problems, in order to draw further understanding, awareness and inspiration.
