Bayesian inference
Statistikas un matemātikas jomā Bayesian inferencija piedāvā izsmeļošu un loģisku pieeju datu analīzei. Šī kategorija ietver darbus par teorētiskajiem pamatprincipiem, kā arī praktiskām pielietojuma iespējām, kas ir noderīgas gan studentiem, gan profesionāļiem, kuri vēlas padziļināt savas zināšanas par probabilitāti un lēmumu pieņemšanu. Gūstiet jaunas perspektīvas un nostipriniet savas analītiskās prasmes ar mūsu plašo izvēli.
The Theory That Would Not Die: How Bayes Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Probability Theory and Statistics with Real World Applications: Univariate and Multivariate Models Applications
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Think Bayes: Bayesian Statistics in Python
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayesian Data Analysis
Hal S. Stern, John B. Carlin, Andrew Gelman
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Reliability Improvement with Design of Experiment
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Stochastic Modeling of Scientific Data
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Semimartingale Theory and Stochastic Calculus
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences: A Comparative Approach with Mathematica Support
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Infinite Divisibility of Probability Distributions on the Real Line
Fred W. Steutel, Klaas van Harn
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
An Introduction to Probability and Statistics Using Basic
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Stochastic Structural Dynamics: Progress in Theory and Applications
G. I. Schueller, T. Ariaratnam
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences: A Comparative Approach with Mathematica Support
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayesian statistics: Bayesian probability, Prosecutors fallacy, Likelihood function, Bayesian inference, Naive Bayes classifier, Bayesian network, Odds ratio, Variational Bayesian methods, Ensemble Kalman filter, Principle of maximum entropy
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayes Rule with MatLab: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayes Rule: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayes Rule With Python: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayes Rule With R: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Human-in-the-Loop: Probabilistic Modeling of an Aerospace Mission Outcome
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
BAYESIAN NETWORKS IN FAULT DIAGNOSIS
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Shrinkage Estimation
William E. Strawderman, Martin T. Wells, Dominique Fourdrinier
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Bayesian Claims Reserving Methods in Non-life Insurance with Stan: An Introduction
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Probability, Statistics, and Stochastic Processes for Engineers and Scientists
Emmanuel A. Appiah, Aliakbar Montazer Haghighi, Indika Wickramasinghe
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Reliability Improvement with Design of Experiment
-25% ar kodu BOOKS
Piegādātāja noliktavā
Kategorija "Bayesian inference"
Bayesian inference ir spēcīgs statistikas rīks, kas ļauj veidot ticamības novērtējumus par nezināmiem parametriem, balstoties uz iepriekšējo pieredzi un jaunajām datu izmaiņām. Šī metode ir noderīga gan pētniekiem, gan profesionāļiem, kuri strādā ar datiem un vēlas pieņemt lēmumus, balstoties uz precīzākiem un atjauninātiem aprēķiniem. Tas ir nepieciešams visdažādākajās jomās, sākot no medicīnas un dzīveszinātnēm līdz inženierijai un sociālajām zinātnēm.
Vēsturiski šī pieeja ir attīstījusies, aizsākoties ar Thomas Bayes darbu 18. gadsimtā, un kopš tā laika tā ir kļuvusi par fundamentālu statistikas sastāvdaļu. Arvien vairāk pētnieku un datu analītiķu pievēršas Bayesiskajai un datu analīzei, jo tā sniedz iespēju precīzāk interpretēt rezultātus un izdarīt ticamākas prognozes, kā arī pielāgoties jauninājumiem un mainīgajiem apstākļiem.
Izmantojot Bayesisko pieeju, lasītāji var dziļāk izprast, kā pieņemt lēmumus neziņas apstākļos un kā efektīvi strādāt ar iespējamības teoriju. Iegūstot prasmes Bayesiskajā inferencē, ir iespējams izvērtēt ne tikai sākotnējās pieņēmumus, bet arī progresīvas metodes, kas palīdz risināt reālus problēmas gadījumus, izmantojot uz pierādījumiem balstītu pieeju.
Īpaša uzmanība tiek pievērsta autoru un izdevēju darbam, kas piedāvā pasaule vislabākos resursus un literatūru, kas attiecas uz Bayesisko inferenci. Iepazīstoties ar šiem darbiem, lasītāji var vispusīgi izzināt tēmu un attīstīt savas zināšanas, kļūstot par prasmīgiem datu pārvaldības speciālistiem un informētiem lēmumu pieņēmējiem.