دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Clark J., Gelfand A. سری: ISBN (شابک) : 9780198569664 ناشر: Oxford University Press سال نشر: 2006 تعداد صفحات: 216 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 6 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Hierarchical Modelling for the Environmental Sciences به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مدلسازی سلسله مراتبی برای علوم محیطی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
ابزارهای آماری جدید در حال تغییر روشی هستند که در آن دانشمندان داده ها و مدل ها را تجزیه و تحلیل و تفسیر می کنند. بسیاری از اینها در نتیجه در دسترس بودن گسترده قدرت محاسباتی ارزان و با سرعت بالا پدیدار می شوند. به طور خاص، روشهای سلسله مراتبی بیز و زنجیره مارکوف مونت کارلو برای تحلیل، چارچوب ثابتی برای استنتاج و پیشبینی فراهم میکنند که در آن اطلاعات ناهمگن و نامطمئن هستند، فرآیندها پیچیده هستند، و پاسخها به مقیاس بستگی دارد. این روش ها در هیچ کجا به اندازه علوم زیست محیطی امیدوارکننده نیستند. مدلها به سرعت توسعه یافتهاند، و اکنون نیاز به توضیح واضح روششناسی تا کاربرد برای طیف وسیعی از چالشهای محیطی وجود دارد.
New Statistical tools are changing the wau in which scientists analyze and interpret data and models. Many of these are emerging as a result of the wide availability of inexpensive, high speed computational power. In particular, hierarchical Bayes and Markov Chain Monte Carlo methods for analysis provide constant framework for inference and prediction where information is heterogeneous and uncertain, processes are complex, and responses depend on scale. Nowhere are these methods more promising than in the environmental sciences. Models have developed rapidly, and there is now a requirment for a clear exposition of the methodology through to application for a range of environmental challenges