Bewertung:
Das Buch wird wegen seiner effektiven Erläuterung der Bayes'schen Methoden und ihrer Anwendung bei Risikobewertungen hoch geschätzt. Es wird gelobt, weil es gut geschrieben, ansprechend und umfassend ist, so dass es sowohl für Anfänger als auch für ernsthafte Praktiker von Nutzen ist. Trotz seiner Gründlichkeit empfinden einige Leser die Lernkurve aufgrund der Komplexität und der Abhängigkeit von proprietärer Software als schwierig.
Vorteile:⬤ Gut geschrieben und mit aktuellen Themen aktualisiert
⬤ ausgezeichnete Beispiele und praktische Anwendungen
⬤ fesselt den Leser effektiv
⬤ sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet
⬤ bietet nützliche Softwareunterstützung
⬤ deckt ein breites Spektrum an relevanten Themen in Bayes'schen Methoden und quantitativer Risikobewertung ab.
Die Lernkurve kann steil sein; die Beispiele basieren auf proprietärer Software, was die Zugänglichkeit für diejenigen, die Open-Source-Optionen wie R oder Python bevorzugen, einschränken könnte.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Risk Assessment and Decision Analysis with Bayesian Networks
Seit der ersten Auflage dieses Buches haben Bayes'sche Netze für Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen noch an Bedeutung gewonnen. Diese zweite Auflage enthält neues Material über Einflussdiagramme, Lernen aus Daten, den Wert von Informationen, Cybersicherheit, die Entlarvung schlechter Statistiken und vieles mehr. Mit dem Schwerpunkt auf praktischen Problemlösungen und Modellbildung im Gegensatz zu Algorithmen und Theorie wird erklärt, wie man Wissen mit Daten verbindet, um (Bayes'sche) kausale Risikomodelle zu entwickeln und zu verwenden, die leistungsfähigere Einsichten und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen, als dies mit rein datengestützten Lösungen möglich ist.
Eigenschaften
⬤ Bietet alle notwendigen Werkzeuge, um realistische Bayes'sche Netzwerkmodelle zu erstellen und auszuführen.
⬤ Liefert umfangreiche Beispielmodelle, die auf realen Risikobewertungsproblemen in einem breiten Spektrum von Anwendungsbereichen basieren, z. B. Finanzen, Sicherheit, Systemzuverlässigkeit, Recht, Forensik, Cybersicherheit und mehr.
⬤ Einführung in alle erforderlichen mathematischen, wahrscheinlichkeitstheoretischen und statistischen Grundlagen, soweit erforderlich.
⬤ Erläutert die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit, des Risikos und des Aufbaus und der Verwendung von Bayes'schen Netzwerkmodellen, bevor auf die detaillierten Anwendungen eingegangen wird.
Eine spezielle Website enthält Übungen und Lösungen zu allen Kapiteln sowie zahlreiche weitere Ressourcen. Die AgenaRisk Software enthält eine Modellbibliothek mit ausführbaren Versionen aller Modelle im Buch. Vorlesungsfolien sind für akkreditierte akademische Lehrkräfte, die das Buch in ihrem Kurs verwenden, frei verfügbar.
| ISBN: | 9781138035119 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 638 |
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