Advances in Info-Metrics: Information and Information Processing Across Disciplines
Info-Metrik ist ein Rahmenwerk für die Modellierung, die Schlussfolgerungen und das Ziehen von Schlüssen unter den Bedingungen verrauschter und unzureichender Informationen. Es handelt sich um einen interdisziplinären Rahmen, der an der Schnittstelle von Informationstheorie, statistischer Inferenz und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit angesiedelt ist.
In Advances in Info-Metrics bringen Min Chen, J. Michael Dunn, Amos Golan und Aman Ullah eine Gruppe von dreißig Experten zusammen, um das Studium der Info-Metrics auf die gesamte Wissenschaft auszudehnen und zu zeigen, wie man mit diesem interdisziplinären Rahmen Probleme lösen kann. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der Infometrik wirft der Band ein neues Licht auf statistische Schlussfolgerungen, Informationen und allgemeine Problemlösungen. Das Buch erforscht die Grundlagen der informationstheoretischen Inferenz und ihre mathematischen und philosophischen Grundlagen. Es betont die Wechselbeziehung zwischen Information und Inferenz und enthält Erklärungen zur Modellbildung, Theoriebildung, Schätzung, Vorhersage und Entscheidungsfindung. Jedes der neunzehn Kapitel bietet die notwendigen Werkzeuge für die Verwendung des Info-Metrics-Rahmens zur Lösung eines Problems. Die Sammlung deckt die jüngsten Entwicklungen auf diesem Gebiet ab und enthält viele neue fachübergreifende Fallstudien und Beispiele.
Dieses Buch ist für Forscher, Studenten und Praktiker aller Fachrichtungen gedacht und bietet eine klare, praktische Erfahrung für Leser, die daran interessiert sind, Probleme zu lösen, wenn sie mit unvollständigen und unvollkommenen Informationen konfrontiert sind.
| ISBN: | 9780190636685 |
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| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 552 |
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