2000, ISBN: 3540666702
[EAN: 9783540666707], Neubuch, [SC: 0.0], [PU: Springer Berlin Heidelberg], BAYES-VERFAHREN; STATISTIK; BAYES-NETZ; HYPOTHESENPRÜFUNG; KONFIDENZREGION; VARIANZ; LINEARES MODELL, Druck auf… Mehr…
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ISBN: 9783540666707
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 K… Mehr…
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Buch, Hardcover, 2000, [PU: Springer Berlin], [ED: 1], Springer Berlin, 2000
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Detailangaben zum Buch - Einführung in die Bayes-Statistik Karl-Rudolf Koch Author
EAN (ISBN-13): 9783540666707
ISBN (ISBN-10): 3540666702
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2000
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg Core >2 >T
225 Seiten
Gewicht: 0,526 kg
Sprache: ger/Deutsch
Buch in der Datenbank seit 2007-05-24T16:16:31+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-02-29T19:31:26+01:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 3540666702
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-66670-2, 978-3-540-66670-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: koch karl, koch rudolf, udo koch, bayes, karl may, with karl, köch, springer, uli koch, karl weise
Titel des Buches: einführung die statistik, einfhrung die statistik, bayes statistik, rudolf koch, karl koch
Daten vom Verlag:
Autor/in: Karl-Rudolf Koch
Titel: Einführung in die Bayes-Statistik
Verlag: Springer; Springer Berlin
225 Seiten
Erscheinungsjahr: 2000-01-21
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Deutsch
119,99 € (DE)
123,35 € (AT)
132,50 CHF (CH)
Available
IX, 225 S.
BB; Hardcover, Softcover / Geowissenschaften; Umwelt; Verstehen; Bayes-Netz; Bayes-Statistik; Hypothesenprüfung; Konfidenzregion; Statistik; Varianz; lineares Modell; Environmental Physics; Computer Vision; Geography; Geophysics; Statistics in Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences; Geographical Information System; Angewandte Physik; Maschinelles Sehen, Bildverstehen; Geographie; Geophysik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Geographische Informationssysteme (GIS) und Fernerkundung; EA; BC
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.Einfacher und leicht faßbarer Einstieg Gute didaktische Aufbereitung
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