Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering: 24th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Metho - Fischer, Rainer / Preuss, Roland / Toussaint, Udo von (eds.)
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All papers were peer reviewed. Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering provide a framework for analyzing ill-conditioned data. Maximum Entropy is a theoretical method to draw conclusions when little information is available. Bayesian probability theory provides a formalism for scientific reasoning by analyzing noisy or imcomplete data using prior knowledge.

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Produktbeschreibung
All papers were peer reviewed. Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering provide a framework for analyzing ill-conditioned data. Maximum Entropy is a theoretical method to draw conclusions when little information is available. Bayesian probability theory provides a formalism for scientific reasoning by analyzing noisy or imcomplete data using prior knowledge.
Autorenporträt
Roland Preuß, geboren 1973 in München, arbeitet seit zehn Jahren für die Süddeutsche Zeitung. Er studierte Geschichte, Philosophie und Volkswirtschaft in Freiburg und Edinburgh, wo er sich besonders mit der Geschichte der Bundesrepublik, Wirtschaftspolitik und Geschichtsphilosophie auseinandersetzte. Nach dem Studium und Stationen bei der Badischen Zeitung (Freiburg) und dem Südwestdeutschen Rundfunk besuchte er die Berliner Journalistenschule. Dort war er später auch als Dozent tätig.
Seine Laufbahn bei der Süddeutschen führte ihn nach Fürstenfeldbruck, Düsseldorf und München, wo er seit 2005 als Politik-Redakteur tätig ist. Preuß behandelt neben dem Guttenberg-Fall vor allem Fragen der Zuwanderung, Integration und inneren Sicherheit.