Titre original :
Advances in Info-Metrics: Information and Information Processing Across Disciplines
Contenu du livre :
L'info-métrie est un cadre permettant de modéliser, de raisonner et de tirer des conclusions dans des conditions d'informations bruyantes et insuffisantes. Il s'agit d'un cadre interdisciplinaire situé à l'intersection de la théorie de l'information, de l'inférence statistique et de la prise de décision dans l'incertitude.
Dans Advances in Info-Metrics, Min Chen, J. Michael Dunn, Amos Golan et Aman Ullah réunissent un groupe de trente experts pour étendre l'étude de l'info-métrie à l'ensemble des sciences et montrer comment résoudre les problèmes à l'aide de ce cadre interdisciplinaire. S'appuyant sur les fondements théoriques de l'info-métrie, l'ouvrage apporte un éclairage nouveau sur l'inférence statistique, l'information et la résolution de problèmes en général. Le livre explore les bases de l'inférence en théorie de l'information et ses fondements mathématiques et philosophiques. Il met l'accent sur la relation entre l'information et l'inférence et comprend des explications sur la construction de modèles, la création de théories, l'estimation, la prédiction et la prise de décision. Chacun des dix-neuf chapitres fournit les outils nécessaires à l'utilisation du cadre info-métrique pour résoudre un problème. La collection couvre les développements récents dans le domaine, ainsi que de nombreux exemples et études de cas interdisciplinaires.
Conçu pour être accessible aux chercheurs, aux étudiants de troisième cycle et aux praticiens de toutes les disciplines, ce livre offre une expérience claire et pratique aux lecteurs intéressés par la résolution de problèmes en présence d'informations incomplètes et imparfaites.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780190636685 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 552 |
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