Título: Risk Analysis in Engineering and Economics
Autor: Bilal M. Ayyub
Sinopse: More than any other book available, Risk Analysis in Engineering and Economics introduces the fundamental concepts, techniques, and applications of the subject in a style tailored to meet the needs of students and practitioners of engineering, science, economics, and finance. Drawing on his extensive experience in uncertainty and risk modeling and analysis, the author leads readers from the fundamental concepts through the theory, applications, and data requirements, sources, and collection. He emphasizes the practical use of the methods presented and carefully examines the limitations, advantages, and disadvantages of each. Case studies that incorporate the techniques discussed offer a practical perspective that helps readers clearly identify and solve problems encountered in practice. If you deal with decision-making under conditions of uncertainty, this book is required reading. The presentation includes more than 300 tables and figures, more than 100 examples, many case studies, and a wealth of end-of-chapter problems. Unlike the classical books on reliability and risk assessment, this book helps you relate underlying concepts to everyday applications and better prepares you to understand and use the methods of risk analysis.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Risk Analysis in Engineering and Economics”, de Bilal M. Ayyub, publicado pela editora Chapman and Hall/CRC, em 2003 e com 600 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Chapman and Hall/CRC
Páginas: 600
Ano: 2003
Edição: 1
Linguagem: pt_BR
ISBN: 9781584883951
ISBN13: 9781584883951
Sobre a editora
Os livros da editora Chapman and Hall/CRC oferecem uma experiência de leitura focada em áreas técnicas e científicas, especialmente em estatística aplicada, programação para análise de dados e modelagem matemática. O catálogo privilegia obras que combinam rigor teórico com exemplos práticos, frequentemente envolvendo softwares como R, SAS, MATLAB e Python. A linguagem tende a ser didática e detalhada, adequada para leitores acadêmicos, pesquisadores e profissionais que buscam aprofundamento em temas como análise estatística, bioinformática, modelagem computacional e programação científica. Há títulos que exploram desde fundamentos conceituais até aplicações avançadas, com um equilíbrio entre explicações teóricas e exercícios práticos, o que sugere um público com interesse em aprendizado progressivo e aplicado.
