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
دسته بندی: هواشناسی ، اقلیم شناسی ویرایش: نویسندگان: James S. Clark, Alan Gelfand سری: Oxford Biology ISBN (شابک) : 019856967X, 9780198569671 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
کلمات کلیدی مربوط به کتاب مدلسازی سلسله مراتبی برای علوم محیطی: روشها و کاربردهای آماری: علوم زمین، هواشناسی و اقلیم شناسی، روش های پردازش داده های هواشناسی
در صورت تبدیل فایل کتاب Hierarchical Modelling for the Environmental Sciences: Statistical Methods and Applications 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: روشها و کاربردهای آماری 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 روش های تحلیل و تفسیر داده ها و مدل ها توسط دانشمندان را تغییر می دهند. بسیاری از اینها در نتیجه در دسترس بودن گسترده قدرت محاسباتی ارزان و با سرعت بالا پدیدار می شوند. به طور خاص، روشهای مونت کارلوی سلسله مراتبی Bayes و Markov Chain برای آنالسیس، چارچوبی سازگار 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 ارائه واضح روششناسی تا کاربرد برای طیف وسیعی از چالشهای محیطی وجود دارد.
New statistical tools are changing the ways 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 anyalsis provide consistent 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 requirement for a clear exposition of the methodology through to application for a range of environmental challenges.