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Synopsis
This book addresses the applications of extensively used regression models under a Bayesian framework. It emphasizes efficient Bayesian inference through integrated nested Laplace approximations (INLA) and real data analysis using R. The INLA method directly computes very accurate approximations to the posterior marginal distributions and is a p
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À propos de l?auteur
Xiaofeng Wang is Professor of Medicine and Biostatistics at the Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University and a Full Staff in the Department of Quantitative Health Sciences at Cleveland Clinic.
Yu Ryan Yue is Associate Professor of Statistics in the Paul H. Chook Department of Information Systems and Statistics at Baruch College, The City University of New York.
Julian J. Faraway is Professor of Statistics in the Department of Mathematical Sciences at the University of Bath.
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Bayesian Regression Modeling with INLA (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
Edité par
Routledge, 2020
ISBN 10 : 0367572265
ISBN 13 : 9780367572266
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Bayesian Regression Modeling with INLA
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. INLA stands for Integrated Nested Laplace Approximations, which is a new method for fitting a broad class of Bayesian regression models. No samples of the posterior marginal distributions need to be drawn using INLA, so it is a computationally convenient. N° de réf. du vendeur 594589954
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Bayesian Regression Modeling with INLA
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Bayesian Regression Modeling with INLA (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
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Bayesian Regression Modeling with INLA
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2020
ISBN 10 : 0367572265
ISBN 13 : 9780367572266
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Bayesian Regression Modeling with INLA
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Bayesian Regression Modeling with INLA (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
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Bayesian Regression Modeling with INLA
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Bayesian Regression Modeling With Inla
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