Bayesian Inference with Geodetic Applications

ยท Lecture Notes in Earth Sciences เชชเซเชธเซเชคเช• 31 ยท Springer
เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•
199
เชชเซ‡เชœ
เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช…เชจเซ‡ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚ เชšเช•เชพเชธเซ‡เชฒเชพ เชจเชฅเซ€ย เชตเชงเซ เชœเชพเชฃเซ‹

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช• เชตเชฟเชถเซ‡

This introduction to Bayesian inference places special emphasis on applications. All basic concepts are presented: Bayes' theorem, prior density functions, point estimation, confidence region, hypothesis testing and predictive analysis. In addition, Monte Carlo methods are discussed since the applications mostly rely on the numerical integration of the posterior distribution. Furthermore, Bayesian inference in the linear model, nonlinear model, mixed model and in the model with unknown variance and covariance components is considered. Solutions are supplied for the classification, for the posterior analysis based on distributions of robust maximum likelihood type estimates, and for the reconstruction of digital images.

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•เชจเซ‡ เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช†เชชเซ‹

เชคเชฎเซ‡ เชถเซเช‚ เชตเชฟเชšเชพเชฐเซ‹ เช›เซ‹ เช…เชฎเชจเซ‡ เชœเชฃเชพเชตเซ‹.

เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ€ เชตเชพเช‚เชšเชตเซ€

เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชŸเชซเซ‹เชจ เช…เชจเซ‡ เชŸเซ…เชฌเซเชฒเซ‡เชŸ
Android เช…เชจเซ‡ iPad/iPhone เชฎเชพเชŸเซ‡ Google Play Books เชเชช เช‡เชจเซเชธเซเชŸเซ‰เชฒ เช•เชฐเซ‹. เชคเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเช•เชพเช‰เชจเซเชŸ เชธเชพเชฅเซ‡ เช‘เชŸเซ‹เชฎเซ…เชŸเชฟเช• เชฐเซ€เชคเซ‡ เชธเชฟเช‚เช• เชฅเชพเชฏ เช›เซ‡ เช…เชจเซ‡ เชคเชฎเชจเซ‡ เชœเซเชฏเชพเช‚ เชชเชฃ เชนเซ‹ เชคเซเชฏเชพเช‚ เชคเชฎเชจเซ‡ เช‘เชจเชฒเชพเช‡เชจ เช…เชฅเชตเชพ เช‘เชซเชฒเชพเช‡เชจ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพเชจเซ€ เชฎเช‚เชœเซ‚เชฐเซ€ เช†เชชเซ‡ เช›เซ‡.
เชฒเซ…เชชเชŸเซ‰เชช เช…เชจเซ‡ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐ
Google Play เชชเชฐ เช–เชฐเซ€เชฆเซ‡เชฒ เช‘เชกเชฟเช“เชฌเซเช•เชจเซ‡ เชคเชฎเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐเชจเชพ เชตเซ‡เชฌ เชฌเซเชฐเชพเช‰เชเชฐเชจเซ‹ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชธเชพเช‚เชญเชณเซ€ เชถเช•เซ‹ เช›เซ‹.
eReaders เช…เชจเซ‡ เช…เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ
Kobo เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชœเซ‡เชตเชพ เช‡-เช‡เช‚เช• เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡, เชคเชฎเชพเชฐเซ‡ เชซเชพเช‡เชฒเชจเซ‡ เชกเชพเช‰เชจเชฒเซ‹เชก เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพเชจเซ€ เชœเชฐเซ‚เชฐ เชชเชกเชถเซ‡. เชธเชชเซ‹เชฐเซเชŸเซ‡เชก เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเช‡เชฒเซ‹ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เช•เซ‡เชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ€ เชตเชฟเช—เชคเชตเชพเชฐ เชธเซ‚เชšเชจเชพเช“ เช…เชจเซเชธเชฐเซ‹.

เชธเซ€เชฐเชฟเช เชšเชพเชฒเซ เชฐเชพเช–เซ‹

Karl-Rudolf Koch เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชตเชงเซ

เช†เชจเชพ เชœเซ‡เชตเชพ เชœ เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•เซ‹