• Produktbild: Einführung in die Bayes-Statistik
  • Produktbild: Einführung in die Bayes-Statistik

Einführung in die Bayes-Statistik

129,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

04.10.2012

Abbildungen

IX, 225 S.

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

225

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,3 cm

Gewicht

365 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2000

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-642-63078-1

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

04.10.2012

Abbildungen

IX, 225 S.

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

225

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,3 cm

Gewicht

365 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2000

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-642-63078-1

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten dafür eine Thalia Geschenkkarte.

Jetzt verkaufen
Jetzt verkaufen

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Einführung in die Bayes-Statistik
  • Produktbild: Einführung in die Bayes-Statistik
  • 1 Einleitung.- 2 Wahrscheinlichkeit.- 2.1 Gesetze der Wahrscheinlichkeit.- 2.2 Verteilungen.- 2.3 Erwartungswert, Varianz und Kovarianz.- 2.4 Univariate Verteilungen.- 2.5 Multivariate Verteilungen.- 2.6 Priori-Dichten.- 3 Parameterschätzung, Konfidenzregionen und Hypothesenprüfung.- 3.1 Bayes-Strategie.- 3.2 Punktschätzung.- 3.3 Bereichsschätzung.- 3.4 Hypothesenprüfung.- 4 Lineares Modell.- 4.1 Definition und Likelihoodfunktion.- 4.2 Lineares Modell mit bekanntem Varianzfaktor.- 4.3 Lineares Modell mit unbekanntem Varianzfaktor.- 4.4 Lineares Modell mit nicht vollem Rang.- 5 Spezielle Modelle und Anwendungen.- 5.1 Prädiktion und Filterung.- 5.2 Varianz- und Kovarianzkomponenten.- 5.3 Mustererkennung.- 5.4 Bayes-Netze.- 6 Numerische Verfahren.- 6.1 Generierung von Zufallswerten.- 6.2 Monte-Carlo-Integration.- 6.3 Monte-Carlo-Methode mit Markoff-Ketten.- Literatur.