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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation - Couverture rigide
Livre 49 sur 160: Springer Series in Statistics
Synopsis
Bayesian statistics is one of the active research areas in statistics. This book provides the theoretical background behind the most important recent development, Markov chain Monte Carlos methods.
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
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Springer, 2000
ISBN 10 : 0387989358
ISBN 13 : 9780387989358
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation (Springer Series in Statistics)
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation (Springer Series in Statistics)
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation (Springer Series in Statistics)
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book examines advanced Bayesian computational methods. It presents methods for sampling from posterior distributions and discusses how to compute posterior quantities of interest using Markov chain Monte Carlo (MCMC) samples. This book examines each of these issues in detail and heavily focuses on computing various posterior quantities of interest from a given MCMC sample. Several topics are addressed, including techniques for MCMC sampling, Monte Carlo methods for estimation of posterior quantities, improving simulation accuracy, marginal posterior density estimation, estimation of normalizing constants, constrained parameter problems, highest posterior density interval calculations, computation of posterior modes, and posterior computations for proportional hazards models and Dirichlet process models. The authors also discuss computions involving model comparisons, including both nested and non-nested models, marginal likelihood methods, ratios of normalizing constants, Bayes factors, the Savage-Dickey density ratio, Stochastic Search Variable Selection, Bayesian Model Averaging, the reverse jump algorithm, and model adequacy using predictiveand latent residual approaches. The book presents an equal mixture of theory and applications involving real data. The book is intended as a graduate textbook or a reference book for a one semester course at the advanced masters or Ph.D. level. It would also serve as a useful reference book for applied or theoretical researchers as well as practitioners. Ming-Hui Chen is Associate Professor of Mathematical Sciences at Worcester Polytechnic Institute, Qu-Man Shao is Assistant Professor of Mathematics at the University of Oregon. Joseph G. Ibrahim is Associate Professor of Biostatistics at the Harvard School of Public Health and Dana-Farber Cancer Institute. 406 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387989358
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
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Springer New York, 2000
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ISBN 13 : 9780387989358
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dealing with methods for sampling from posterior distributions and how to compute posterior quantities of interest using Markov chain Monte Carlo (MCMC) samples, this book addresses such topics as improving simulation accuracy, marginal posterior density es. N° de réf. du vendeur 5913580
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Monte Carlo Methods in Bayesian Computation (Springer Series in Statistics)
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