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Bayes, Gilbert, - 1872-1953

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Mathematical statistics --- Bayes [Methode van ] --- Bayes [Méthode de ] --- Bayesian statistical decision theory --- Methode van Bayes --- Méthode de Bayes --- Archaeology --- Methodology --- Statistical methods

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Quatrième de couverture : "Une formule mathématique élémentaire révolutionne la boîte à outils des chercheurs et des ingénieurs : friande de simulations, la formule de Bayes surfe sur les vagues successives du raz de marée informatique et aide à démêler les réseaux complexes de causes des défis scientifiques de ce début du troisième millénaire. Ce manuel d'initiation à la statistique bayésienne en montre la pertinence théorique et l'efficacité pratique. L'approche bayésienne synthétise naturellement différentes sources d'information (données, modèles, expertises). C'est pourquoi elle intervient de manière décisive dans de nombreux domaines, dont l'analyse des risques. Adaptée à l'analyse quantitative des incertitudes de prédiction, on la rencontre de plus en plus dans l'élaboration des modèles mathématiques utilisés en biologie, épidémiologie, écologie et agronomie, domaines de référence des auteurs. Accessible aux débutants, ce livre s'adresse en priorité aux professionnels des sciences du vivant et de l'environnement (ingénieurs, gestionnaires, chercheurs et étudiants) soucieux de la meilleure exploitation de leurs données au travers d'une démarche quantitative cohérente. La première partie de l'ouvrage présente les bases nécessaires à la statistique bayésienne : probabilités, démarche, modélisation graphique, algorithmes (y compris MCMC et ABC), évaluation des modèles, définition des lois a priori. La seconde développe plusieurs exemples réels et propose des cas d'études. Glossaire et index complètent l'ouvrage. Les codes WinBUGS et données utilisés sont disponibles sur le site web de l'ouvrage."

Bayes Theorem --- Probability --- Risk Assessment --- Epidemiology

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In dieser Arbeit wird die Idee verfolgt, komplexe Systeme aus sehr einfachen Teilsystemen aufzubauen und für solche Systemkaskaden eine stochastische Zustandsschätzung durchzuführen. Dabei wird die Struktur der Kaskade verwendet, um die Schätzung lokal in den Teilsystemen durchzuführen woraus eine globale Schätzung abgeleitet wird. Im Fokus der Arbeit stehen nichtlineare und hybride Systeme. Als eine Anwendung wird die Intentionserkennung in der Mensch-Roboter-Kooperation betrachtet.

Intentionserkennung --- nichtlineare Schätzer --- Bayes --- hybride Systeme

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In dieser Arbeit wird die Idee verfolgt, komplexe Systeme aus sehr einfachen Teilsystemen aufzubauen und für solche Systemkaskaden eine stochastische Zustandsschätzung durchzuführen. Dabei wird die Struktur der Kaskade verwendet, um die Schätzung lokal in den Teilsystemen durchzuführen woraus eine globale Schätzung abgeleitet wird. Im Fokus der Arbeit stehen nichtlineare und hybride Systeme. Als eine Anwendung wird die Intentionserkennung in der Mensch-Roboter-Kooperation betrachtet.

Intentionserkennung --- nichtlineare Schätzer --- Bayes --- hybride Systeme