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Bayesian Statistics for Beginners A Step-By-Step Approach

133,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.07.2019

Verlag

Oxford Academic

Seitenzahl

430

Maße (L/B/H)

24,6/18,9/2,4 cm

Gewicht

827 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-19-884130-2

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.07.2019

Verlag

Oxford Academic

Seitenzahl

430

Maße (L/B/H)

24,6/18,9/2,4 cm

Gewicht

827 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-19-884130-2

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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    • Section 1
    • Basics of Probability
    • 1: Introduction to Probability
    • 2: Joint, Marginal, and Conditional Probability
    • Section 2
    • Bayes' Theorem and Bayesian Inference
    • 3: Bayes' Theorem
    • 4: Bayesian Inference
    • 5: The Author Problem - Bayesian Inference with Two Hypotheses
    • 6: The Birthday Problem: Bayesian Inference with Multiple Discrete Hypotheses
    • 7: The Portrait Problem: Bayesian Inference with Joint Likelihood
    • Section 3
    • Probability Functions
    • 8: Probability Mass Functions
    • 9: Probability Density Functions
    • Section 4
    • Bayesian Conjugates
    • 10: The White House Problem: The Beta-Binomial Conjugate
    • 11: The Shark Attack Problem: The Gamma-Poisson Conjugate
    • 12: The Maple Syrup Problem: The Normal-Normal Conjugate
    • Section 5
    • Markov Chain Monte Carlo
    • 13: The Shark Attack Problem Revisited: MCMC with the Metropolis Algorithm
    • 14: MCMC Diagnostic Approaches
    • 15: The White House Problem Revisited: MCMC with the Metropolis-Hastings Algorithm
    • 16: The Maple Syrup Problem Revisited: MCMC with Gibbs Sampling
    • Section 6
    • Applications
    • 17: The Survivor Problem: Simple Linear Regression with MCMC
    • 18: The Survivor Problem Continued: Introduction to Bayesian Model Selection
    • 19: The Lorax Problem: Introduction to Bayesian Networks
    • 20: The Once-ler Problem: Introduction to Decision Trees
    • Appendices
    • Appendix 1: The Beta-Binomial Conjugate Solution
    • Appendix 2: The Gamma-Poisson Conjugate Solution
    • Appendix 3: The Normal-Normal Conjugate Solution
    • Appendix 4: Conjugate Solutions for Simple Linear Regression
    • Appendix 5: The Standardization of Regression Data