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Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences

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Phil Gregory 作者
Cambridge University Press
譯者
2010-6-28 出版日期
486 頁數
USD 59.99 價格
Paperback
叢書系列
9780521150125 圖書編碼

Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences 在線電子書 圖書標籤: 統計  科學  數學  統計&數學  經典  物理-實驗物理  物理  暫時擱置   


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發表於2024-12-25

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Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences 在線電子書 圖書描述

Increasingly, researchers in many branches of science are coming into contact with Bayesian statistics or Bayesian probability theory. By encompassing both inductive and deductive logic, Bayesian analysis can improve model parameter estimates by many orders of magnitude. It provides a simple and unified approach to all data analysis problems, allowing the experimenter to assign probabilities to competing hypotheses of interest, on the basis of the current state of knowledge. This book provides a clear exposition of the underlying concepts with large numbers of worked examples and problem sets. The book also discusses numerical techniques for implementing the Bayesian calculations, including an introduction to Markov Chain Monte-Carlo integration and linear and nonlinear least-squares analysis seen from a Bayesian perspective. In addition, background material is provided in appendices and supporting Mathematica® notebooks are available, providing an easy learning route for upper-undergraduates, graduate students, or any serious researcher in physical sciences or engineering.

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