Bayesian Inference by Link, William A; Barker, Richard J;

With Ecological Applications

20% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 58.95
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

23 025 Ft (21 929 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 20% (cc. 4 605 Ft off)
Kedvezményes ár 18 420 Ft (17 543 Ft + 5% áfa)
A kedvezmény érvényes eddig: 2026. június 30.

23 025 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadó Elsevier Science
Megjelenés dátuma 2009. augusztus 7.

ISBN 9780123748546
Kötéstípus Keménykötés
Terjedelem354 oldal
Méret 234x190 mm
Súly 720 g
Nyelv angol

Kategóriák

Valószínűségelmélet és matematikai statisztika Alkalmazott matematika A biológia általános kérdései Ökológia Környezetvédelem Környezettudomány általában Valószínűségelmélet és matematikai statisztika (karitatív célú kampány) Alkalmazott matematika (karitatív célú kampány) A biológia általános kérdései (karitatív célú kampány) Ökológia (karitatív célú kampány) Környezetvédelem (karitatív célú kampány) Környezettudomány általában (karitatív célú kampány)

Hosszú leírás:

This text is written to provide a mathematically sound but accessible and engaging introduction to Bayesian inference specifically for environmental scientists, ecologists and wildlife biologists. It emphasizes the power and usefulness of Bayesian methods in an ecological context.

The advent of fast personal computers and easily available software has-simplified the use of-Bayesian and hierarchical-models . One obstacle remains for ecologists and wildlife biologists, namely the near absence of Bayesian texts written specifically for them. The book includes many relevant examples, is supported by software and examples on a companion website and will become an essential grounding in this approach-for-students and research ecologists.

Több

Tartalomjegyzék:

Chapter 1. Bayesian InferenceChapter 2. ProbabilityChapter 3. Statistical InferenceChapter 4. Posterior CalculationsChapter 5. Bayesian PredictionChapter 6. PriorsChapter 7. Multimodel InferenceChapter 8. Hidden Data ModelsChapter 9. Closed-Population Mark-Recapture ModelsChapter 10. Latent MultinomialsChapter 11. Open Population ModelsChapter 12. Individual FitnessChapter 13. Autoregressive Smoothing