ISBN: 9789812383563 - bayesian reasoning in data analysis: a critical introduction (3 Ergebnisse)

ISBN: 
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: World Scientific Pub Co Inc, 2003

    9812383565 / 9789812383563

    • Hardcover

    Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 152,38

    EUR 14,96 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Hardcover. Zustand: Brand New. 329 pages. 9.00x6.00x0.75 inches. In Stock.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: WORLD SCIENTIFIC PUB CO INC, 2003

    9812383565 / 9789812383563

    • Hardcover

    Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 152,07

    EUR 48,99 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Zustand: New. A multi-level introduction to Bayesian reasoning. The basic ideas of this approach to the quantification of uncertainty are presented using examples from research and everyday life. Applications covered include: parametric inference combination of results.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: World Scientific Publishing Company Jun 2003, 2003

    9812383565 / 9789812383563

    • Hardcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 203,69

    EUR 35,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book provides a multi-level introduction to Bayesian reasoning (as opposed to 'conventional statistics') and its applications to data analysis. The basic ideas of this 'new' approach to the quantification of uncertainty are presented using examples from research and everyday life. Applications covered include: parametric inference; combination of results; treatment of uncertainty due to systematic errors and background; comparison of hypotheses; unfolding of experimental distributions; upper/lower bounds in frontier-type measurements. Approximate methods for routine use are derived and are shown often to coincide -- under well-defined assumptions! -- with 'standard' methods, which can therefore be seen as special cases of the more general Bayesian methods. In dealing with uncertainty in measurements, modern metrological ideas are utilized, including the ISO classification of uncertainty into type A and type B. These are shown to fit well into the Bayesian framework.…