Likelihood, Bayesian, and McMc Methods in Quantitative Genetics - Couverture rigide
Livre 7 sur 69: Statistics for Biology and Health
Synopsis
This book, suitable for numerate biologists and for applied statisticians, provides the foundations of likelihood, Bayesian and MCMC methods in the context of genetic analysis of quantitative traits. Although a number of excellent texts in these areas have become available in recent years, the basic ideas and tools are typically described in a technically demanding style and contain much more detail than necessary. Here, effort has been made to relate biological to statistical parameters throughout, and the book includes extensive examples that illustrate the developing argument. Where most students in biology and agriculture lack the formal background needed to learn these modern biometrical techniques, this text bridges the gap by providing essential background material.
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Likelihood, Bayesian, and MCMC Methods in Quantitative Genetics (Statistics for Biology and Health)
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Springer, 2002
ISBN 10 : 0387954406
ISBN 13 : 9780387954400
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Hardcover. Etat : Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority! N° de réf. du vendeur S_288676382
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Likelihood, Bayesian, and MCMC Methods in Quantitative Genetics (Statistics for Biology and Health)
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Springer, 2002
ISBN 10 : 0387954406
ISBN 13 : 9780387954400
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Statistics for Biology and Health: Likelihood, Bayesian, and MCMC Methods in Quantitative Genetics
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Springer, 2002
ISBN 10 : 0387954406
ISBN 13 : 9780387954400
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Hardcover. Etat : Fine. Leichte Rillen / Abschürfungen / Risse / Knicke; Gebrochener Buchrücken; Farbtonänderung. This book, suitable for numerate biologists and for applied statisticians, provides the foundations of likelihood, Bayesian and MCMC methods in the context of genetic analysis of quantitative traits. Although a number of excellent texts in these areas have become available in recent years, the basic ideas and tools are typically described in a technically demanding style and contain much more detail than necessary. Here, an effort has been made to relate biological to statistical parameters throughout, and the book includes extensive examples that illustrate the developing argument. N° de réf. du vendeur b5e44585-8343-4dc2-bfd4-71254f55dbbd
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Likelihood, Bayesian, and MCMC methods in quantitative genetics Daniel Sorensen, Daniel Gianola.
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New York, Springer, 2002
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ISBN 13 : 9780387954400
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Likelihood, Bayesian, and MCMC Methods in Quantitative Genetics (Statistics for Biology and Health)
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Likelihood, Bayesian, and MCMC Methods in Quantitative Genetics
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Springer New York, 2002
ISBN 10 : 0387954406
ISBN 13 : 9780387954400
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Key background given, including a review of probability and distribution theoryEnables access to the theories for less technically proficient biology and agriculture studentsThe relationship between biological and statistical parameters is . N° de réf. du vendeur 5912532
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Likelihood, Bayesian, and McMc Methods in Quantitative Genetics
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Likelihood, Bayesian, and McMc Methods in Quantitative Genetics
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Likelihood, Bayesian, and McMc Methods in Quantitative Genetics
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Springer, 2002
ISBN 10 : 0387954406
ISBN 13 : 9780387954400
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Likelihood, Bayesian, and MCMC Methods in Quantitative Genetics
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Springer New York Aug 2002, 2002
ISBN 10 : 0387954406
ISBN 13 : 9780387954400
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Over the last ten years the introduction of computer intensive statistical methods has opened new horizons concerning the probability models that can be fitted to genetic data, the scale of the problems that can be tackled and the nature of the questions that can be posed. In particular, the application of Bayesian and likelihood methods to statistical genetics has been facilitated enormously by these methods. Techniques generally referred to as Markov chain Monte Carlo (MCMC) have played a major role in this process, stimulating synergies among scientists in different fields, such as mathematicians, probabilists, statisticians, computer scientists and statistical geneticists. Specifically, the MCMC 'revolution' has made a deep impact in quantitative genetics. This can be seen, for example, in the vast number of papers dealing with complex hierarchical models and models for detection of genes affecting quantitative or meristic traits in plants, animals and humans that have been published recently. This book, suitable for numerate biologists and for applied statisticians, provides the foundations of likelihood, Bayesian and MCMC methods in the context of genetic analysis of quantitative traits. Most students in biology and agriculture lack the formal background needed to learn these modern biometrical techniques. Although a number of excellent texts in these areas have become available in recent years, the basic ideas and tools are typically described in a technically demanding style, and have been written by and addressed to professional statisticians. For this reason, considerable more detail is offered than what may be warranted for a more mathematically apt audience. The book is divided into four parts. Part I gives a review of probability and distribution theory. Parts II and III present methods of inference and MCMC methods. Part IV discusses several models that can be applied in quantitative genetics, primarily from a bayesian perspective.An effort has been made to relate biological to statistical parameters throughout, and examples are used profusely to motivate the developments. 760 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387954400
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