Debunking Seven Terrorism Myths Using Statistics
Langue : anglais
Edité par Taylor & Francis Ltd, 2020
Série : Livre 9 sur 15 - ASA-CRC Series on Statistical Reasoning in Science and Society
- Livre broché
- Neuf

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2020. 1st Edition. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
N° de réf. du vendeur V9780367472245
- Titre
- Debunking Seven Terrorism Myths Using Statistics
- Auteur
- Andre Python
- Éditeur
- Taylor & Francis Ltd
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0367472244
- ISBN à 13 chiffres
- 9780367472245
- Série
- Livre 9 sur 15: ASA-CRC Series on Statistical Reasoning in Science and Society
What is terrorism? What can we learn and what cannot we learn from terrorism data? What are the perspectives and limitations of the analysis of terrorism data? Over the last decade, scholars have generated unprecedented insight from the statistical analysis of ever-growing databases on terrorism. Yet their findings have not reached the public. This book translates the current state of knowledge on global patterns of terrorism free of unnecessary jargon. Readers will be gradually introduced to statistical reasoning and tools applied to critically analyze terrorism data within a rigorous framework.
Debunking Seven Terrorism Myths Using Statistics
communicates evidence-based research work on terrorism to a general audience. It describes key statistics that provide an overview of the extent and magnitude of terrorist events perpetrated by actors independent of state governments across the world. The books brings a coherent and rigorous methodological framework to address issues stemming from the statistical analysis of terrorism data and its interpretations.
Features
- Includes chapters focusing on major aspects of terrorism: definitional issues, lethality, geography, temporal and spatial patterns, and the predictive ability of models.
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À propos de l’auteur
Andre Python is ZJU100 young professor of Statistics at Zhejiang University. His current research interests are in extending statistical models to address policy-relevant issues raised by the spread of phenomena threatening global security and health. In 2017, Andre completed a PhD in Statistics at the University of St Andrews, applying a Bayesian spatiotemporal model to capture fine-scale patterns of non-state terrorism across the world. As postdoctoral researcher at the University of Oxford, he has developed geostatistical models and actively contributed to the design and teaching of Bayesian statistics and R software courses for PhD students and University staff.
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Conor Kenny
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