Evaluación de riesgos y análisis de decisiones con redes bayesianas

Opiniones de los lectores

El libro goza de gran prestigio por su eficaz explicación de los métodos bayesianos y su aplicación a la evaluación de riesgos. Es elogiado por estar bien escrito, ser ameno y exhaustivo, lo que lo hace beneficioso tanto para principiantes como para profesionales serios. A pesar de su exhaustividad, algunos lectores consideran que la curva de aprendizaje supone un reto debido a su complejidad y a la dependencia de software propietario.

⬤ Bien escrito y actualizado con temas de actualidad
⬤ excelentes ejemplos y aplicaciones prácticas
⬤ engancha a los lectores de forma efectiva
⬤ adecuado tanto para principiantes como para usuarios avanzados
⬤ ofrece un útil soporte de software
⬤ cubre una amplia gama de temas relevantes en métodos bayesianos y evaluación cuantitativa del riesgo.

La curva de aprendizaje puede ser empinada; los ejemplos se basan en software propietario, lo que podría limitar la accesibilidad para quienes prefieren opciones de código abierto como R o Python.

(basado en 10 opiniones de lectores)

Título original:

Risk Assessment and Decision Analysis with Bayesian Networks

Contenido del libro:

Desde que se publicó la primera edición de este libro, las redes bayesianas han cobrado aún más importancia para aplicaciones en una amplia gama de campos. Esta segunda edición incluye material nuevo sobre diagramas de influencia, aprendizaje a partir de datos, valor de la información, ciberseguridad, desacreditación de malas estadísticas y mucho más. Centrándose en la resolución de problemas prácticos del mundo real y en la construcción de modelos, en contraposición a los algoritmos y la teoría, explica cómo incorporar el conocimiento con los datos para desarrollar y utilizar modelos causales (bayesianos) de riesgo que proporcionan una visión más poderosa y una mejor toma de decisiones de lo que es posible a partir de soluciones puramente basadas en datos.

Características

⬤ Proporciona todas las herramientas necesarias para construir y ejecutar modelos de redes bayesianas realistas.

⬤ Proporciona extensos modelos de ejemplo basados en problemas reales de evaluación de riesgos en una amplia gama de dominios de aplicación proporcionados; por ejemplo, finanzas, seguridad, fiabilidad de sistemas, derecho, medicina forense, ciberseguridad y más.

⬤ Presenta todas las matemáticas, probabilidades y estadísticas necesarias.

⬤ Establece los fundamentos de la probabilidad, el riesgo y la construcción y el uso de modelos de redes bayesianas, antes de entrar en las aplicaciones detalladas.

Un sitio web específico contiene ejercicios y soluciones prácticas para todos los capítulos, además de otros muchos recursos. El software AgenaRisk contiene una biblioteca de modelos con versiones ejecutables de todos los modelos del libro. Las diapositivas de las conferencias están disponibles gratuitamente para los profesores acreditados que adopten el libro en su curso.