Synopsis
Statistics lectures have been a source of much bewilderment and frustration for generations of students. This book attempts to remedy the situation by expounding a logical and unified approach to the whole subject of data analysis. This text is intended as a tutorial guide for senior undergraduates and research students in science and engineering. After explaining the basic principles of Bayesian probability theory, their use is illustrated with a variety of examples ranging from elementary parameter estimation to image processing. Other topics covered include reliability analysis, multivariate optimization, least-squares and maximum likelihood, error-propagation, hypothesis testing, maximum entropy and experimental design. The Second Edition of this successful tutorial book contains a new chapter on extensions to the ubiquitous least-squares procedure, allowing for the straightforward handling of outliers and unknown correlated noise, and a cutting-edge contribution from John Skilling on a novel numerical technique for Bayesian computation called 'nested sampling'.
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À propos de l'auteur
Devinderjit Singh Sivia
Rutherford Appleton Laboratory
Chilton
Oxon
OX11 5DJ
John Skilling
Maximum Entropy Data Consultants
42 Southgate Street
Bury St Edmonds
Suffolk
IP33 2AZ
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DATA ANALYSIS:BAYESIAN TUTORIAL 2E PAPER: A Bayesian Tutorial
Edité par
Oxford University Press (edition 2), 2006
ISBN 10 : 0198568320
ISBN 13 : 9780198568322
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DATA ANALYSIS:BAYESIAN TUTORIAL 2E PAPER: A Bayesian Tutorial
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Oxford University Press, 2006
ISBN 10 : 0198568320
ISBN 13 : 9780198568322
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Data Analysis: A Bayesian Tutorial
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Data Analysis: A Bayesian Tutorial
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ISBN 10 : 0198568320
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Data Analysis : A Bayesian Tutorial
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Oxford University Press, 2006
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ISBN 13 : 9780198568322
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Paperback. Etat : New. 2nd. Statistics lectures have been a source of much bewilderment and frustration for generations of students. This book attempts to remedy the situation by expounding a logical and unified approach to the whole subject of data analysis.This text is intended as a tutorial guide for senior undergraduates and research students in science and engineering. After explaining the basic principles of Bayesian probability theory, their use is illustrated with a variety of examples ranging from elementary parameter estimation to image processing. Other topics covered include reliability analysis, multivariate optimization, least-squares and maximum likelihood, error-propagation, hypothesis testing, maximum entropy and experimental design.The Second Edition of this successful tutorial book contains a new chapter on extensions to the ubiquitous least-squares procedure, allowing for the straightforward handling of outliers and unknown correlated noise, and a cutting-edge contribution from John Skilling on a novel numerical technique for Bayesian computation called 'nested sampling'. N° de réf. du vendeur LU-9780198568322
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Data Analysis : A Bayesian Tutorial
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