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Titlebook: Le raisonnement bayésien; Modélisation et infé éric Parent,Jacques Bernier Book 2007Latest edition Springer-Verlag Paris 2007 Inférence bay

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 18:05:23 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien
副標(biāo)題Modélisation et infé
編輯éric Parent,Jacques Bernier
視頻videohttp://file.papertrans.cn/583/582190/582190.mp4
概述Includes supplementary material:
叢書(shū)名稱Statistique et probabilités appliquées
圖書(shū)封面Titlebook: Le raisonnement bayésien; Modélisation et infé éric Parent,Jacques Bernier Book 2007Latest edition Springer-Verlag Paris 2007 Inférence bay
描述.Cet ouvrage expose de fa?on détaillée la pratique de l‘a(chǎn)pproche statistique bayésienne à l‘a(chǎn)ide de nombreux exemples choisis pour leur intérêt pédagogique. La première partie donne les principes généraux de modélisation statistique permettant d‘encadrer mais aussi de venir au secours de l‘imagination de l‘a(chǎn)pprenti modélisateur. En examinant des exemples de difficulté croissante, le lecteur forge les clés pour construire son propre modèle. La seconde partie présente les algorithmes de calcul les plus utiles pour estimer les inconnues du modèle. Chaque méthode d‘inférence est présentée et illustrée par de nombreux cas d‘a(chǎn)pplications. ..Le livre cherche ainsi à dégager les éléments clés de la statistique bayésienne, en faisant l‘hypothèse que le lecteur possède les bases de la théorie des probabilités et s‘est déjà trouvé confronté à des problèmes ordinaires d‘a(chǎn)nalyse statistique classique..
出版日期Book 2007Latest edition
關(guān)鍵詞Inférence bayésienne; Simulation; algorithms; décision; information; modélisation statistique; méthodes de
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-2-287-33907-3
copyrightSpringer-Verlag Paris 2007
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書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien影響因子(影響力)




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien影響因子(影響力)學(xué)科排名




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien被引頻次




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien被引頻次學(xué)科排名




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien年度引用




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien年度引用學(xué)科排名




書(shū)目名稱Le raisonnement bayésien讀者反饋




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發(fā)表于 2025-3-21 21:28:35 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:03:44 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:59:13 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:52:13 | 只看該作者
Conclusionse la structure du modèle et des hypothèses qui la soutendent. Ceci amène à reformuler de nouvelles conjectures (avec é ventuellement un complément de collecte de données) et la boucle de la démarche scientifique se trouve ainsi bouclée.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:32:58 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 21:02:41 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:06:34 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 05:15:08 | 只看該作者
Comment construire un modèle?précédents et des modèles d’élicitation notés [θ] (X désigne la grandeur aléatoire dont la réalisation . est généralement observable tandis que le paramètre θ est l’état de la nature). Certains lecteurs peuvent ne pas s’intéresser à cette question dans l’immédiat, préférant mener leur apprentissage
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:27:30 | 只看該作者
Construire un modèle brique par brique : le conditionnement probabiliste et la modélisation graphiquigne la grandeur aléatoire observable, appara?t une couche intermédiaire ., appelée variable latente, intermédiaire conditionnant directement les occurrences . tandis que le paramètre θ, l’état de la nature est rejeté dans les couches profondes). Ce chapitre montre que toute probabilité est conditio
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