Uncertainty Analysis with High Dimensional Dependence Modelling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kurowicka, Dorota/ Cooke, Roger

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2006-4

价格:868.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470863060

丛书系列:

图书标签:

不确定性分析
高维依赖建模
风险分析
统计建模
贝叶斯网络
copula
金融风险
环境科学
机器学习
数据科学

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具体描述

Mathematical models are used to simulate complex real-world phenomena in many areas of science and technology. Large complex models typically require inputs whose values are not known with certainty. Uncertainty analysis aims to quantify the overall uncertainty within a model, in order to support problem owners in model-based decision-making. In recent years there has been an explosion of interest in uncertainty analysis. Uncertainty and dependence elicitation, dependence modelling, model inference, efficient sampling, screening and sensitivity analysis, and probabilistic inversion are among the active research areas. This text provides both the mathematical foundations and practical applications in this rapidly expanding area, including: An up-to-date, comprehensive overview of the foundations and applications of uncertainty analysis. All the key topics, including uncertainty elicitation, dependence modelling, sensitivity analysis and probabilistic inversion. Numerous worked examples and applications. Workbook problems, enabling use for teaching. Software support for the examples, using UNICORN - a Windows-based uncertainty modelling package developed by the authors. A website featuring a version of the UNICORN software tailored specifically for the book, as well as computer programs and data sets to support the examples. Uncertainty Analysis with High Dimensional Dependence Modelling offers a comprehensive exploration of a new emerging field. It will prove an invaluable text for researches, practitioners and graduate students in areas ranging from statistics and engineering to reliability and environmetrics.

《Uncertainty Analysis with High Dimensional Dependence Modelling》这本书系统地探讨了在复杂数据分析中，如何有效处理不确定性和高维度的依赖关系问题。本书深入浅出地介绍了当传统方法难以应对现代数据挑战时所需的新视角，通过科学的工具与技术帮助读者更好地理解和解决实际问题。内容涵盖从基本概念到前沿方法的全面讲解，旨在为研究者、数据分析师以及相关领域从业人员提供系统性的知识储备。书中首先对不确定性分析进行了详尽阐述，探讨其在不同应用场景中的重要性，并介绍了多种处理不确定性的技术手段。这些内容不仅帮助读者认识不确定性在数据分析中的核心地位，还为后续深入研究提供了理论基础。接下来部分着重讲解高维度依赖建模的理论框架与实际应用，详细描述了如何通过多种统计与机器学习方法捕捉多变量之间复杂关系。这一部分特别强调了在数据规模扩大、特征数量增加的情况下，优化建模效率和精度的重要性。书中还对各种实用工具与算法进行了全面介绍，包括贝叶斯统计、机器学习方法以及深度学习框架等，为读者提供了全面的技术工具箱。在实际应用案例分析部分，通过具体项目的剖析，展示了如何在真实世界中运用这些知识解决复杂问题。书中的论述不仅注重理论价值，还结合了大量数据示例和实践建议，使内容更具操作性与参考性。此外，本书也特别关注跨学科的融合，探索了不确定性分析与高维建模在金融、生物医学、社交网络等领域的应用潜力。这部分内容有助于读者理解理论与实际的桥梁，拓宽知识视野。总体而言，这本书以其清晰的逻辑结构和系统化的内容，为读者提供了一种深入了解当前数据分析趋势的重要途径。它不仅是对不确定性处理技术的全面介绍，更是一份引导读者走向更高水平数据科学实践的指南。通过这本书，读者将能够更好地掌握现代数据分析中关键技术的应用，为面对复杂问题提供坚实的思路和工具支持。这种详尽而专业的内容，使其在学术研究与实际工作中均具有重要的参考价值。