Case Studies in Applied Bayesian Data Science / Mengersen, Kerrie L. ; Pudlo, Pierre ; Robert, Christian P.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Case Studies in Applied Bayesian Data Science : CIRM Jean-Morlet Chair, Fall 2018 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mengersen, Kerrie L., ; Pudlo, Pierre, ; Robert, Christian P., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: VI, 420 p. 110 ilustraciones, 94 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-42553-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Probabilidades  Inferencia bayesiana  Teoría de probabilidad  Estadísticas aplicadas Clasificación: 519.542 Resumen: Este libro, que presenta una variedad de problemas aplicados sustantivos dentro de la estadística bayesiana junto con sus soluciones bayesianas, surge de un programa de investigación en CIRM en Francia en el segundo semestre de 2018, que apoyó a Kerrie Mengersen como presidenta visitante Jean-Morlet y a Pierre Pudlo como presidente. Profesor investigador local. El campo de la estadística bayesiana se ha disparado en los últimos treinta años y ahora es un campo de investigación establecido en estadística matemática e informática, un componente clave de la ciencia de datos y una metodología subyacente en muchos dominios de la ciencia, los negocios y las ciencias sociales. Además, aunque permanecen naturalmente entrelazadas, las tres ramas de la estadística bayesiana, a saber, el modelado, la computación y la inferencia, se han convertido en campos de investigación independientes. Si bien las ramas de investigación de la estadística bayesiana continúan creciendo en muchas direcciones, se aprovechan cuando la atención se centra en resolver problemas sustantivos aplicados. Cada uno de estos conjuntos de problemas tiene sus propios desafíos y, por lo tanto, extrae del conjunto de investigaciones una solución personalizada. El libro será útil tanto para los estadísticos teóricos como aplicados, así como para los profesionales, para inspeccionar estas soluciones en el contexto de los problemas, con el fin de obtener una mayor comprensión, conciencia e inspiración. . Tipo de medio : Computadora Summary : Presenting a range of substantive applied problems within Bayesian Statistics along with their Bayesian solutions, this book arises from a research program at CIRM in France in the second semester of 2018, which supported Kerrie Mengersen as a visiting Jean-Morlet Chair and Pierre Pudlo as the local Research Professor. The field of Bayesian statistics has exploded over the past thirty years and is now an established field of research in mathematical statistics and computer science, a key component of data science, and an underpinning methodology in many domains of science, business and social science. Moreover, while remaining naturally entwined, the three arms of Bayesian statistics, namely modelling, computation and inference, have grown into independent research fields.While the research arms of Bayesian statistics continue to grow in many directions, they are harnessed when attention turns to solving substantive applied problems. Each such problem set has its own challenges and hence draws from the suite of research a bespoke solution. The book will be useful for both theoretical and applied statisticians, as well as practitioners, to inspect these solutions in the context of the problems, in order to draw further understanding, awareness and inspiration. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Case Studies in Applied Bayesian Data Science : CIRM Jean-Morlet Chair, Fall 2018 [documento electrónico] / Mengersen, Kerrie L., ; Pudlo, Pierre, ; Robert, Christian P.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - VI, 420 p. 110 ilustraciones, 94 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-42553-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Probabilidades  Inferencia bayesiana  Teoría de probabilidad  Estadísticas aplicadas Clasificación: 519.542 Resumen: Este libro, que presenta una variedad de problemas aplicados sustantivos dentro de la estadística bayesiana junto con sus soluciones bayesianas, surge de un programa de investigación en CIRM en Francia en el segundo semestre de 2018, que apoyó a Kerrie Mengersen como presidenta visitante Jean-Morlet y a Pierre Pudlo como presidente. Profesor investigador local. El campo de la estadística bayesiana se ha disparado en los últimos treinta años y ahora es un campo de investigación establecido en estadística matemática e informática, un componente clave de la ciencia de datos y una metodología subyacente en muchos dominios de la ciencia, los negocios y las ciencias sociales. Además, aunque permanecen naturalmente entrelazadas, las tres ramas de la estadística bayesiana, a saber, el modelado, la computación y la inferencia, se han convertido en campos de investigación independientes. Si bien las ramas de investigación de la estadística bayesiana continúan creciendo en muchas direcciones, se aprovechan cuando la atención se centra en resolver problemas sustantivos aplicados. Cada uno de estos conjuntos de problemas tiene sus propios desafíos y, por lo tanto, extrae del conjunto de investigaciones una solución personalizada. El libro será útil tanto para los estadísticos teóricos como aplicados, así como para los profesionales, para inspeccionar estas soluciones en el contexto de los problemas, con el fin de obtener una mayor comprensión, conciencia e inspiración. . Tipo de medio : Computadora Summary : Presenting a range of substantive applied problems within Bayesian Statistics along with their Bayesian solutions, this book arises from a research program at CIRM in France in the second semester of 2018, which supported Kerrie Mengersen as a visiting Jean-Morlet Chair and Pierre Pudlo as the local Research Professor. The field of Bayesian statistics has exploded over the past thirty years and is now an established field of research in mathematical statistics and computer science, a key component of data science, and an underpinning methodology in many domains of science, business and social science. Moreover, while remaining naturally entwined, the three arms of Bayesian statistics, namely modelling, computation and inference, have grown into independent research fields.While the research arms of Bayesian statistics continue to grow in many directions, they are harnessed when attention turns to solving substantive applied problems. Each such problem set has its own challenges and hence draws from the suite of research a bespoke solution. The book will be useful for both theoretical and applied statisticians, as well as practitioners, to inspect these solutions in the context of the problems, in order to draw further understanding, awareness and inspiration. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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