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Avis sur Chain Event Graphs Format Broché - Livre Littérature Générale
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Présentation Chain Event Graphs Format Broché
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Résumé : 1.Introduction 2.Bayesian inference using graphs 3.The Chain Event Graph 4.Reasoning with a CEG 5.Estimation and propagation on a given CEG 6.Model selection for CEGs 7.How to model with a CEG: a real-world application 8.Causal inference using CEGs Bibliography
Biographie: Rodrigo A. Collazo is a methodological and computational statistician based at the Naval Systems Analysis Centre (CASNAV) in Rio de Janeiro, Brazil. Christiane G?rgen is a mathematical statistician at the Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences, Leipzig, Germany. Jim Q. Smith is a professor of statistics at the University of Warwick, UK. He has published widely in the field of statistics, AI, and decision analysis and has written two other books, most recently Bayesian Decision Analysis: Principles and Practice (Cambridge University Press 2010).
Sommaire: Written by some major contributors to the development of this class of graphical models, Chain Event Graphs introduces a viable and straightforward new tool for statistical inference, model selection and learning techniques. The book extends established technologies used in the study of discrete Bayesian Networks so that they apply in a much more general setting As the first book on Chain Event Graphs, this monograph is expected to become a landmark work on the use of event trees and coloured probability trees in statistics, and to lead to the increased use of such tree models to describe hypotheses about how events might unfold. Features:
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