• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Hírek

  • 0
    Causality: Models, Reasoning and Inference. Ausgezeichnet: ACM Turing Award for Transforming Artificial Intelligence 2011

    Causality by Pearl, Judea;

    Models, Reasoning and Inference. Ausgezeichnet: ACM Turing Award for Transforming Artificial Intelligence 2011

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 54.99
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        27 830 Ft (26 505 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 783 Ft off)
      • Discounted price 25 047 Ft (23 855 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
    A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma 2
    • Kiadó Cambridge University Press
    • Megjelenés dátuma 2009. szeptember 14.

    • ISBN 9780521895606
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem484 oldal
    • Méret 260x185x30 mm
    • Súly 1070 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 124 b/w illus. 7 tables
    • 0

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    Written by one of the preeminent researchers in the field, this provides a comprehensive exposition of modern analysis of causation.

    Több

    Hosszú leírás:

    Written by one of the preeminent researchers in the field, this book provides a comprehensive exposition of modern analysis of causation. It shows how causality has grown from a nebulous concept into a mathematical theory with significant applications in the fields of statistics, artificial intelligence, economics, philosophy, cognitive science, and the health and social sciences. Judea Pearl presents and unifies the probabilistic, manipulative, counterfactual, and structural approaches to causation and devises simple mathematical tools for studying the relationships between causal connections and statistical associations. Cited in more than 2,100 scientific publications, it continues to liberate scientists from the traditional molds of statistical thinking. In this revised edition, Judea Pearl elucidates thorny issues, answers readers' questions, and offers a panoramic view of recent advances in this field of research. Causality will be of interest to students and professionals in a wide variety of fields. Dr Judea Pearl has received the 2011 Rumelhart Prize for his leading research in Artificial Intelligence (AI) and systems from The Cognitive Science Society.

    'Make no mistake about it: this is an important book ... The field has no shortage of lively controversy and divergent opinion, but be that as it may, this is certainly one of the contributions that will bring this material further out of the closet and into the face of the broader statistical community, a move that we should welcome both as consumers and as testers of its utility.' Journal of the American Statistical Association

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. Introduction to probabilities, graphs, and causal models; 2. A theory of inferred causation; 3. Causal diagrams and the identification of causal effects; 4. Actions, plans, and direct effects; 5. Causality and structural models in social science and economics; 6. Simpson's paradox, confounding, and collapsibility; 7. The logic of structure-based counterfactuals; 8. Imperfect experiments: bounding effects and counterfactuals; 9. Probability of causation: interpretation and identification; 10. The actual cause.

    Több