Grover jeff (42 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Strategic Economic Decision-Making: Using Bayesian Belief Networks to Solve Complex Problems is a quick primer on the topic that introduces readers to the basic complexities and nuances associated with learning Bayes' theory and inverse probability… for the first time. This brief is meant for non-statisticians who are unfamiliar with Bayes' theorem, walking them through the theoretical phases of set and sample set selection, the axioms of probability, probability theory as it pertains to Bayes' theorem, and posterior probabilities. All of these concepts are explained as they appear in the methodology of fitting a Bayes' model, and upon completion of the text readers will be able to mathematically determine posterior probabilities of multiple independent nodes across any system available for study. Very little has been published in the area of discrete Bayes' theory, and this brief will appeal to non-statisticians conducting research in the fields of engineering, computing, life sciences, and social sciences.
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Hardcover. Condición: Brand New. 290 pages. 9.25x6.10x0.94 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Condición: Neu. The Manual of Strategic Economic Decision Making | Using Bayesian Belief Networks to Solve Complex Problems | Jeff Grover | Taschenbuch | xxviii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319839370 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot…]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Condición: Neu. 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, us…ing 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.
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Taschenbuch. Condición: Neu. 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 numerica…lly, 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.
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Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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Hardback. Condición: New. Illustrated. Kriese, Amanda (ilustrador).
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Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Strategic Economic Decision-Making: Using Bayesian Belief Networks to Solve Complex Problems is a quick primer on the topic that introduces readers to the basic complexities and nuances associated with learning Bayes¿ theory and inverse probability… for the first time. This brief is meant for non-statisticians who are unfamiliar with Bayes¿ theorem, walking them through the theoretical phases of set and sample set selection, the axioms of probability, probability theory as it pertains to Bayes¿ theorem, and posterior probabilities. All of these concepts are explained as they appear in the methodology of fitting a Bayes¿ model, and upon completion of the text readers will be able to mathematically determine posterior probabilities of multiple independent nodes across any system available for study. Very little has been published in the area of discrete Bayes¿ theory, and this brief will appeal to non-statisticians conducting research in the fields of engineering, computing, life sciences, and social sciences.
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Strategic Economic Decision-Making: Using Bayesian Belief Networks to Solve Complex Problems is a quick primer on the topic that introduces readers to the basic complexities and nuances associated with learning Bayes' theory and inv…erse probability for the first time. This brief is meant for non-statisticians who are unfamiliar with Bayes' theorem, walking them through the theoretical phases of set and sample set selection, the axioms of probability, probability theory as it pertains to Bayes' theorem, and posterior probabilities. All of these concepts are explained as they appear in the methodology of fitting a Bayes' model, and upon completion of the text readers will be able to mathematically determine posterior probabilities of multiple independent nodes across any system available for study. Very little has been published in the area of discrete Bayes' theory, and this brief will appeal to non-statisticians conducting research in the fields of engineering, computing, life sciences, and social sciences. 128 pp. Englisch.
