Detaily knihy:

• ISBN: 9780316266659
• Název: Noise : a flaw in human judgment
• Autor: Kahneman, Daniel, 1934-2024
• Žánr: kolektivní monografie
• Další autoři: Sibony, Olivier, 1967-, Sunstein, Cass R., 1954-
• Nakladatel: Little, Brown Spark
• Rok vydání: 2021
• Fyzický popis: ix, 454 stran : ilustrace, schémata, grafy
• Formální heslo: kolektivní monografie
• Typ záznamu (kind): books#volume
• ID záznamu: T0fyzQEACAAJ
• ETag: 7OjCXBuHHKQ
• Odkaz na záznam (selfLink): https://www.googleapis.com/books/v1/volumes/T0fyzQEACAAJ
• Název (Google Books): Noise
• Autoři: Daniel Kahneman, Olivier Sibony, Cass R. Sunstein
• Datum vydání (Google Books): 2021-04-20
• Identifikátory (ISBN): 0316266655 (ISBN_10), 9780316266659 (ISBN_13)
• Způsoby čtení (readingModes): text=false, image=false
• Typ tisku: BOOK
• Kategorie: Psychology
• Hodnocení (maturityRating): NOT_MATURE
• Povolit anonymní logování: false
• Verze obsahu: preview-1.0.0
• Panelizace (panelizationSummary): containsEpubBubbles=false, containsImageBubbles=false
• Odkaz na náhled: http://books.google.de/books?id=T0fyzQEACAAJ&dq=isbn:9780316266659&hl=&cd=1&source=gbs_api
• Info link: http://books.google.de/books?id=T0fyzQEACAAJ&dq=isbn:9780316266659&hl=&source=gbs_api
• Kanonický odkaz na svazek: https://books.google.com/books/about/Noise.html?hl=&id=T0fyzQEACAAJ
• Prodejní země (saleInfo): DE
• Prodejnost (saleability): NOT_FOR_SALE
• Je e-kniha (isEbook): false
• Země pro přístup (accessInfo): DE
• Viditelnost (viewability): NO_PAGES
• Embedovatelná (embeddable): false
• Ve veřejné doméně (publicDomain): false
• Text-to-speech povolení: ALLOWED
• EPUB dostupnost: isAvailable=false
• PDF dostupnost: isAvailable=false
• Odkaz na webového čtečku (webReaderLink): http://play.google.com/books/reader?id=T0fyzQEACAAJ&hl=&source=gbs_api
• Stav přístupu (accessViewStatus): NONE
• Povoleno sdílení citací: false
• Vyhledávací úryvek (textSnippet): Discusses why people make bad judgments and how to make better ones by reducing the influence of "noise"--variables that can cause bias in decision making--and draws on examples in many fields, including medicine, law, economic forecasting, ...