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Data Analysis – A Bayesian Tutorial by Devinderjit Sivia

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Data Analysis – A Bayesian Tutorial by Devinderjit Sivia» è adottato per Advanced Statistics For Physics Analysis dal prof. Gianmaria Falasco (Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova, Physics of Data – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: Data Analysis: A Bayesian Tutorial (2nd Edition) by Devinderjit Sivia, John Skilling, Oxford Academic

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Programma e testi di ogni canale

Advanced Statistics For Physics Analysis – Prof. Gianmaria Falasco Canale unico

Corso di laurea: Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-79) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

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Data Analysis – A Bayesian Tutorial by Devinderjit Siviaquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Monte Carlo Statistical Methods by Christian Robert, GeorgeCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - richiamo di concetti di base sulle probabilità (regole, definizioni e distribuzioni) - dalle 'prove' di Bernoulli ai processi Poissoniani e le relative distribuzioni di probabilità - inferenza della probabilità di Bernoulli, p; inferenza del parametro lambda della distribuzione di Poisson. Inferenza della media, mu, della distribuzione di Gauss.

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Advanced Statistics For Physics Analysis – Prof. Gianmaria Falasco Canale unico

Corso di laurea: Physics of Data – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-17) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Fisica e Astronomia "Galileo Galilei" - DFA · 6 CFU · apri nel catalogo · Physics of Data – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - richiamo di concetti di base sulle probabilità (regole, definizioni e distribuzioni) - dalle 'prove' di Bernoulli ai processi Poissoniani e le relative distribuzioni di probabilità - inferenza della probabilità di Bernoulli, p; inferenza del parametro lambda della distribuzione di Poisson. Inferenza della media, mu, della distribuzione di Gauss.

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