Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Advances in Info-Metrics: Information and Information Processing across Disciplines de Min Chen

Advances in Info-Metrics: Information and Information Processing across Disciplines

Editat de Min Chen, J. Michael Dunn, Amos Golan, Aman Ullah
en Limba Engleză Hardback – 20 ian 2021

Considerăm că structura acestui volum, organizat în 19 capitole riguroase, reprezintă un parcurs metodologic esențial pentru orice cercetător care se confruntă cu date incomplete. Advances in Info-Metrics este concepută ca o punte între teorie și practică, debutând cu fundamentele matematice și filosofice ale inferenței, pentru ca ulterior să ghideze cititorul prin procese complexe de construcție a modelelor, estimare și predicție. Subliniem faptul că fiecare capitol este un instrument de lucru de sine stătător, oferind soluții concrete pentru procesarea informației în medii caracterizate de incertitudine.

Descoperim aici o evoluție naturală a cercetării coordonate de Amos Golan. Dacă volumul anterior, Foundations of Info-Metrics, v-a oferit cadrul teoretic și axiomele de bază, această nouă lucrare furnizează instrumentele practice și studiile de caz necesare pentru implementarea acestui cadru în diverse discipline. În contextul operei editorilor, observăm o convergență între experiența lui Min Chen în Foundations of Data Visualization și rigoarea econometriei. Această sinergie transformă info-metrica dintr-un concept abstract într-o metodologie aplicabilă, capabilă să recupereze informații valoroase din eșantioane de date care, în mod tradițional, ar fi fost considerate inutilizabile.

Comparativ cu Econometrics of Information and Efficiency de Jati Sengupta, care analizează eficiența utilizării datelor, volumul de față merge mai departe, integrând teoria entropiei cu procesele subiective de decizie. Este o resursă care impune rigoare în rezolvarea problemelor inverse stochastice și a modelelor slab determinate, fiind indispensabilă pentru cei care activează în econometrie, statistică sau știința datelor.

Citește tot Restrânge

Preț: 84128 lei

Preț vechi: 125756 lei
-33%

Puncte Express: 1262

Carte disponibilă

Livrare economică 15-26 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780190636685
ISBN-10: 0190636688
Pagini: 560
Dimensiuni: 249 x 168 x 33 mm
Greutate: 1.09 kg
Editura: Oxford University Press
Colecția OUP USA
Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Această carte se adresează cercetătorilor și practicienilor care au nevoie de rezultate precise în ciuda datelor precare. Cititorul câștigă o metodologie robustă pentru luarea deciziilor sub incertitudine, învățând să aplice principiile info-metrice în scenarii reale. Este resursa definitivă pentru a transforma informația fragmentată în modele statistice fiabile, depășind limitările metodelor econometrice clasice.

Despre autor

Volumul este coordonat de un colectiv de elită, printre care se numără Amos Golan, profesor de economie și o figură centrală în dezvoltarea info-metricii, și Min Chen, expert recunoscut în vizualizarea datelor și psihologia informației. Amos Golan a pus bazele acestui domeniu prin lucrări precum Maximum Entropy Econometrics, concentrându-se pe recuperarea informației din sisteme subdeterminate. Min Chen aduce o perspectivă interdisciplinară, legând analiza cantitativă de percepția umană a datelor, contribuind anterior la volume fundamentale despre vizualizarea științifică și procesarea fluxurilor de lucru în cloud.

Descriere

Info-metrics is a framework for modeling, reasoning, and drawing inferences under conditions of noisy and insufficient information. It is an interdisciplinary framework situated at the intersection of information theory, statistical inference, and decision-making under uncertainty.In Advances in Info-Metrics, Min Chen, J. Michael Dunn, Amos Golan, and Aman Ullah bring together a group of thirty experts to expand the study of info-metrics across the sciences and demonstrate how to solve problems using this interdisciplinary framework. Building on the theoretical underpinnings of info-metrics, the volume sheds new light on statistical inference, information, and general problem solving. The book explores the basis of information-theoretic inference and its mathematical and philosophical foundations. It emphasizes the interrelationship between information and inference and includes explanations of model building, theory creation, estimation, prediction, and decision making. Each of the nineteen chapters provides the necessary tools for using the info-metrics framework to solve a problem. The collection covers recent developments in the field, as well as many new cross-disciplinary case studies and examples. Designed to be accessible for researchers, graduate students, and practitioners across disciplines, this book provides a clear, hands-on experience for readers interested in solving problems when presented with incomplete and imperfect information.

Recenzii

The book should be of interest to researchers and practitioners who need to present convincing conclusions, and would make a good addition to libraries supporting advanced studies in computer and information sciences.
Information permeates every corner of our lives and shapes our universe. Advances in Info-Metrics expands the study of info-metrics and provides a framework for modeling, reasoning, and drawing inferences across disciplines. It explores philosophical and mathematical foundations of information. It also demonstrates how to solve problems through many cross-disciplinary examples arising in biology, medicine, economy, and data science.
This volume has emerged from the Info-metrics Institute, set up by one of the authors, Professor Golan, over a decade ago. The Institute has since done much to stimulate research in a broad area of theoretical and empirical statistics. The present volume, consisting of many and varied research papers, should certainly be valuable in stimulating further research.
Impressive contributions in this volume address many aspects of information theory concepts, measures, and applications. It is a multidisciplinary tour de force, covering foundations, inference, and applications to finance, computing, behavioral models, and much more.

Notă biografică

Min Chen is the Professor of Scientific Visualization at Oxford University and a fellow of Pembroke College. He has co-authored over 200 publications, including his recent contributions in areas such as theory of visualization, video visualization, visual analytics, and perception and cognition in visualization. J. Michael Dunn is Oscar Ewing Professor Emeritus of Philosophy, Professor Emeritus of Informatics and Computer Science, at Indiana University, where he spent most of his career and was founding dean of the School of Informatics. He is an affiliate member of the Info-Metrics Institute at the American University. His research has focused on information based logics. Amos Golan is Professor of Economics and Director of the Info-Metrics Institute at American University. He is also an External Professor at the Santa Fe Institute and a Senior Associate at Pembroke College, Oxford. A leader in info-metrics, he is the author of Foundations of Info-Metrics: Information, Inference, and Incomplete Information.Aman Ullah is Distinguished Professor of Economics at the University of California, Riverside. The author of 10 books and more than 160 published articles, Professor Ullah has helped shape the field of econometrics and has pioneered the development and application of non-parametric and semi-parametric methods.