The Manual of Strategic Economic Decision Making : Using Bayesian Belief Networks to Solve Complex Problems
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is an extension of the author's first book and serves as a guide and manual on how to specify and compute 2-, 3-, and 4-Event Bayesian Belief Networks (BBN). It walks the learner through the steps of fitting and solving fifty BBN numerically, using mathematical proof. The author wrote this book primarily for inexperienced learners as well as professionals, while maintaining a proof-based academic rigor.The author's first book on this topic, a primer introducing learners to the basic complexities and nuances associated with learning Bayes' theorem and inverse probability for the first time, was meant for non-statisticians unfamiliar with the theorem-as is this book. This new book expands upon that approach and is meant to be a prescriptive guide for building BBN and executive decision-making for students and professionals; intended so that decision-makers can invest their time and start using this inductive reasoning principle in theirdecision-making processes.It highlights the utility of an algorithm that served as the basis for the first book, and includes fifty 2-, 3-, and 4-event BBN of numerous variants.…
Codice articolo 9783319839370
- Titolo
- The Manual of Strategic Economic Decision Making : Using Bayesian Belief Networks to Solve Complex Problems
- Autore
- Jeff Grover
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319839373
- ISBN 13
- 9783319839370
- Peso dell'articolo
- 441 grammi
- Dimensioni
- 235x155x16 mm
This book is an extension of the authors first book and serves as a guide and manual on how to specify and compute 2-, 3-, and 4-Event Bayesian Belief Networks (BBN). It walks the learner through the steps of fitting and solving fifty BBN numerically, using mathematical proof. The author wrote this book primarily for inexperienced learners as well as professionals, while maintaining a proof-based academic rigor.
The author's first book on this topic, a primer introducing learners to the basic complexities and nuances associated with learning Bayes theorem and inverse probability for the first time, was meant for non-statisticians unfamiliar with the theoremas is this book. This new book expands upon that approach and is meant to be a prescriptive guide for building BBN and executive decision-making for students and professionals; intended so that decision-makers can invest their time and start using this inductive reasoning principle in their decision-making processes. It highlights the utility of an algorithm that served as the basis for the first book, and includes fifty 2-, 3-, and 4-event BBN of numerous variants.
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Einbeck, Germania
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