Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective - Couverture rigide
Livre 7 sur 151: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
Synopsis
This volume describes how to conceptualize, perform, and critique traditional generalized linear models (GLMs) from a Bayesian perspective and how to use modern computational methods to summarize inferences using simulation. Introducing dynamic modeling for GLMs and containing over 1000 references and equations, Generalized Linear Models considers parametric and semiparametric approaches to overdispersed GLMs, presents methods of analyzing correlated binary data using latent variables. It also proposes a semiparametric method to model link functions for binary response data, and identifies areas of important future research and new applications of GLMs.
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À propos de l?auteur
Dipak K. Dey, Sujit K. Ghosh, Bani K. Mallick
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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CRC Press, 2000
ISBN 10 : 0824790340
ISBN 13 : 9780824790349
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective. Biostatistics A Series of Reference and Textbooks.
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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