Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einf???hrung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ans???tze, um Parameter in stochastischen Modellen zu sch???tzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zuk???nftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterst???tzung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute ...
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Methoden der statistischen Inferenz werden in fast allen Bereichen der empirischen Wissenschaften eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Dieses Buch gibt eine angewandte Einf???hrung in Likelihood- und Bayes-Verfahren, die zwei wichtigsten Ans???tze, um Parameter in stochastischen Modellen zu sch???tzen und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Eigene Kapitel widmen sich der Prognose zuk???nftiger Beobachtungen und der Modellwahl. Ohne Unterst???tzung durch Computer ist der Einsatz dieser Methoden heute undenkbar. Dieses Buch legt besonderes Gewicht auf die Beschreibung der n???tigen algorithmischen Verfahren, von der numerischen Optimierung bis hin zur Monte-Carlo Integration.
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