Uncertainty Quantification with R
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mai 2024, 2024
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is a rigorous but practical presentation of the Bayesian techniques of uncertainty quantification, with applications in R. This volume includes mathematical arguments at the level necessary to make the presentation rigorous and the assumptions clearly established, while maintaining a focus on practical applications of Bayesian uncertainty quantification methods. Practical aspects of applied probability are also discussed, making the content accessible to students. The introduction of R allows the reader to solve more complex problems involving a more significant number of variables. Users will be able to use examples laid out in the text to solve medium-sized problems.The list of topics covered in this volume includes basic Bayesian probabilities, entropy, Bayesian estimation and decision, sequential Bayesian estimation, and numerical methods. Blending theoretical rigor and practical applications, this volume will be of interest to professionals, researchers, graduate and undergraduate students interested in the use of Bayesian uncertainty quantification techniques within the framework of operations research and mathematical programming, for applications in management and planning.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 496 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031482076
- Titolo
- Uncertainty Quantification with R
- Autore
- Eduardo Souza De Cursi
- Editore
- Springer, Springer Mai 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031482077
- ISBN 13
- 9783031482076
- Peso dell'articolo
- 904 grammi
- Dimensioni
- 241x160x33 mm
This book is a rigorous but practical presentation of the Bayesian techniques of uncertainty quantification, with applications in R. This volume includes mathematical arguments at the level necessary to make the presentation rigorous and the assumptions clearly established, while maintaining a focus on practical applications of Bayesian uncertainty quantification methods. Practical aspects of applied probability are also discussed, making the content accessible to students. The introduction of R allows the reader to solve more complex problems involving a more significant number of variables. Users will be able to use examples laid out in the text to solve medium-sized problems.
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