Hobson – Bayesian Methods in Cosmology

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

«Hobson – Bayesian Methods in Cosmology» è adottato per Astro-Statistics And Cosmology dal prof. Michele Liguori (Astrophysics and Cosmology – sede di Padova, Physics of Data – sede di Padova – Padova).

Hobson – Bayesian Methods in CosmologyCerca su Amazon ›

Come lo indica il docente: Hobson, Michael P; Jaffe, Andrew H; Liddle, Andrew R; Mukherjee, Pia; Parkinson, David (2010). Bayesian Methods in Cosmology. Cambridge: Cambridge University Press

Titolo: Bayesian methods in cosmology
Autori: M.P. Michael P. Hobson, Andrew H. Jaffe, Andrew R. Liddle, David Parkinson Hobson
Editore: Cambridge University Press, 2010
ISBN: 9780521887946

Chi lo adotta

Astro-Statistics And Cosmology – Prof. Michele Liguori (canale unico)Astrophysics and Cosmology – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-58) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU
Astro-Statistics And Cosmology – Prof. Michele Liguori (canale unico)Physics of Data – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-17) · esame facoltativo · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Astro-Statistics And Cosmology – Prof. Michele Liguori Canale unico

Corso di laurea: Astrophysics and Cosmology – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-58) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

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

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Hobson – Bayesian Methods in Cosmologyquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Sivia – Data analysis Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Michael – Jaffe Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Data analysis: a Bayesian tutorial , Autori: Skilling,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Teorema di Bayes e probabilità Bayesiana. Scelta del prior. Inferenza Bayesiana e Monte Carlo Markov Chain (MCMC): Metropolis-Hastings, Gibbs sampling, Hamiltonian sampling. Joint likelihood. Parameter marginalization. Evidenza Bayesiana, model selection, confronto di modelli, criteri d'informazione, nested sampling. Matrice di Fisher per experimental design e forecasting.

Apri la scheda ufficiale ›

Aiutaci a tenerci aggiornati

Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.