Methoden der statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes
D. Sabanés Bové Autor Leonhard Heldde Limba Germană Paperback – 11 mar 2008
Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen.
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Specificații
ISBN-13: 9783827419392
ISBN-10: 3827419395
Ilustrații: XII, 304 S. 60 Abb.
Dimensiuni: 170 x 242 x 19 mm
Ediția:2008
Editura: Spektrum Akademischer Verlag
Colecția Spektrum Akademischer Verlag
Locul publicării:Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3827419395
Ilustrații: XII, 304 S. 60 Abb.
Dimensiuni: 170 x 242 x 19 mm
Ediția:2008
Editura: Spektrum Akademischer Verlag
Colecția Spektrum Akademischer Verlag
Locul publicării:Heidelberg, Germany
Public țintă
Professional/practitionerCuprins
Vorwort.- 1 Einführung.- 2 Likelihood.- 3 Frequentistische Eigenschaften der Likelihood.- 4 Likelihood-Inferenz bei vektoriellem Parameter.- 5 Bayer-Inferenz.- 6 Modellwahl.- 7 Numerische Methoden zur Bayes-Inferenz.- 8 Prognose.- A Ergänzungen aus der Stochastik.- B Ergänzungen aus der linearen Algebra und Analysis.- C Ergänzungen aus der Numerik.- Literaturverzeichnis.- Index.
Recenzii
" Leonard Helds Buch über Mathematische Methoden der statistischen Inferenz, Likelihood und Bayes ist (nicht nur) als Lehrbuch jedem zu empfehlen, den Titel und Klappentext ansprechen, zudem preisgünstig. (...) Das Buch bietet eine gelungene, nützliche, vor allem angewandte Einführung in wichtige mathematische Methoden der statistischen Inferenz. Der Text ist flüssig, der Stil klar, beschränkt auf notwendige Formalismen und Notationen und wichtige Hinweise auf Besonderheiten und Einschränkungen. Kein wichtiger Begriff bleibt undefiniert; der Index ist umfassend."
Progenie, November 2008
Progenie, November 2008
Notă biografică
Prof. Dr. Leonhard Held ist seit September 2006 Inhaber des Lehrstuhls für Biostatistik an der Universität Zürich. Zuvor war er Professor für Biostatistik an der LMU München sowie Lecturer und Senior Lecturer am Imperial College London und an der Lancaster University.
Textul de pe ultima copertă
Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einführung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ansätze, um Parameter in stochastischen Modellen zu schätzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zukünftiger Beobachtungen und der Modellwahl.
Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen.
Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in die Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben.
Ohne Unterstützung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der nötigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration. Alle Beispiele sind in der Open-Source Statistik-Software R gerechnet, wobei Teile des Programm-Codes explizit abgedruckt sind. An zahlreichen Beispielen aus Medizin, Epidemiologie und Genetik wird der Einsatz der Verfahren in der Praxis deutlich gemacht. Der Leser kann durch Bearbeitung von Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels (mit ausgewählten Lösungen auf der Website) den Stoff vertiefen.
Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Studierende der Statistik, Mathematik und Informatik. Aber auch Interessierten aus Bereichen der Lebenswissenschaften, wie etwa der Biologie oder den Umweltwissenschaften wird es eine adäquate Einführung in die Methoden der statistischen Inferenz geben. Nötige Kenntnisse der Stochastik, Numerik und Analysis, die über ein elementares Niveau hinausgehen, sind in eigenen Anhängen beschrieben.
Caracteristici
Erklärt dem Anwender die wichtigsten modernen Methoden der statistischen Inferenz Eine Vielzahl von Beispielen illustriert die Begriffe und Vorgehensweisen Wichtige Teile der Algorithmen sind als R-Programmcode angegeben Includes supplementary material: sn.pub/extras