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Einführung in die Bayes-Statistik [Gebundene Ausgabe]

Karl-Rudolf Koch
1.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
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Kurzbeschreibung

21. Januar 2000 3540666702 978-3540666707 2000
Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.

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Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 225 Seiten
  • Verlag: Springer; Auflage: 2000 (21. Januar 2000)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 3540666702
  • ISBN-13: 978-3540666707
  • Größe und/oder Gewicht: 1,4 x 23 x 15,4 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 1.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 1.028.109 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
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1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
1.0 von 5 Sternen Teuer und nutzlos 9. April 2014
Verifizierter Kauf
Obschon ich auf eine 30jährige Erfahrung in Statistik im Bereich Life Science zurückgreife, finde ich mit diesem Buch keinerlei Zugang zum Thema Bayes-Statistik. Das teure Buch behauptet von sich, eine Einführung zu sein und die Sachverhalte mit zahlreichen Beispielen zu erhellen. Tatsächlich aber ist das Buch eine rein mathematische Abhandlung fast ohne Bezug zu den statistischen Problemsituation der realen Welt. Die sogenannten Beispiele sind im allgemeinen Weiterführungen der sonstigen bereits ellenlangen Beweise des Buches. Kurz: Kein Buch für Problemlöser, die gerne "hands on" arbeiten.
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