Refining the Concept of Scientific Inference When Working with Big Data
Engineering, Division on Engineering and Physical Sciences, and Medicine National Academies of Sciences, Committee on Applied and Theoretical Statistics, Board on Mathematical Sciences and Their Applications
| Автори | Engineering, Division on Engineering and Physical Sciences, and Medicine National Academies of Sciences, Committee on Applied and Theoretical Statistics, Board on Mathematical Sciences and Their Applications |
|---|---|
| Видавництво | National Academies Press |
| Перекладачі | |
| Категорії: | Навчальна і довідкова |
| ISBN | 9780309454445 |
| Рік видання | 2017 |
| Мова | Англійська |
| Кількість сторінок | 114 |
Книга «Refining the Concept of Scientific Inference When Working with Big Data» — це глибоке наукове дослідження, присвячене складним питанням статистичного висновку в епоху великих даних. Робота була підготовлена спеціалізованими комітетами Національної академії наук США (National Academies of Sciences), що включають експертів з інженерії, фізичних наук та медицини. Це видання фокусується на тому, як змінюються традиційні методи наукового аналізу, коли дослідники стикаються з величезними масивами інформації.
Основна увага в роботі приділяється переосмисленню концепції наукового висновку. У сучасних умовах, коли обсяги даних зростають експоненціально, класичні підходи до перевірки гіпотез та оцінки статистичної значущості потребують уточнення. Автори аналізують, як робота з великими даними впливає на точність прогнозів, надійність результатів та загальну методологію наукових досліджень. Це критично важливо для галузей, де точність розрахунків визначає успіх експериментів або безпеку технологій.
Видання буде корисним для науковців, статистиків, інженерів та студентів вищих навчальних закладів, які займаються аналізом даних. Завдяки професійному підходу комітетів з прикладної та теоретичної статистики, книга пропонує структурований погляд на виклики, що постають перед сучасною наукою. Попри те, що обсяг книги становить 114 сторінок, вона насичена змістом, що дозволяє швидко зануритися в тему та зрозуміти складні математичні та методологічні аспекти роботи з Big Data.
Ця праця є важливим довідковим ресурсом для тих, хто прагне розуміти межі можливостей сучасних статистичних методів та шукає шляхи їх вдосконалення у світі цифрових технологій.
Схожі книги
-
Science and Practice of Team Sci...Engineering , and Medicine National Academies of Sciences , Division of Behavioral and Social Sciences and Education , Cognitive , and Sensory Sciences Board on Behavioral , Board on Human-Systems Integration , Committee on Research and Application in Team Science
-
Facial Recognition TechnologyEngineering , Division on Engineering and Physical Sciences , and Medicine National Academies of Sciences , Division of Behavioral and Social Sciences and Education , Technology , and Law Committee on Science , Committee on Law and Justice , Policy and Global Affairs , Future Prospects , and Governance Committee on Facial Recognition: Current Capabilities , Computer Science and Telecommunications Board
