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Congdon, Peter D. Bayesian Hierarchical Models ISBN 13 : 9781032177151

Bayesian Hierarchical Models - Couverture souple

Congdon, Peter D.

 
9781032177151: Bayesian Hierarchical Models
Couverture souple
ISBN 10 : 1032177152 ISBN 13 : 9781032177151
Editeur : Chapman and Hall/CRC, 2021

Synopsis

This is the second edition of a book on applied Bayesian modelling using WinBUGS. It has been updated with a new chapter on regression for causal effects, and one on computing options and strategies.

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À propos de l?auteur

Peter Congdon is Research Professor in Quantitative Geography and Health Statistics at Queen Mary, University of London.

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  • ÉditeurChapman and Hall/CRC
  • Date d'édition2021
  • ISBN 10 1032177152
  • ISBN 13 9781032177151
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Numéro d'édition2
  • Nombre de pages592
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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Edition présentée

ISBN 10 :  1498785751 ISBN 13 :  9781498785754
Editeur : Chapman & Hall/CRC, 2019
Couverture rigide

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Peter D. Congdon
Edité par Taylor & Francis Ltd, 2021
ISBN 10 : 1032177152 ISBN 13 : 9781032177151
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Peter Congdon is Research Professor in Quantitative Geography and Health Statistics at Queen Mary, University of London.An intermediate-level treatment of Bayesian hierarchical models and their applications, this book demo. N° de réf. du vendeur 508226938

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ISBN 10 : 1032177152 ISBN 13 : 9781032177151
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -An intermediate-level treatment of Bayesian hierarchical models and their applications, this book demonstrates the advantages of a Bayesian approach to data sets involving inferences for collections of related units or variables, and in methods where parameters can be treated as random collections. Through illustrative data analysis and attention to statistical computing, this book facilitates practical implementation of Bayesian hierarchical methods.The new edition is a revision of the book Applied Bayesian Hierarchical Methods. It maintains a focus on applied modelling and data analysis, but now using entirely R-based Bayesian computing options. It has been updated with a new chapter on regression for causal effects, and one on computing options and strategies. This latter chapter is particularly important, due to recent advances in Bayesian computing and estimation, including the development of rjags and rstan. It also features updates throughout with new examples.The examples exploit and illustrate the broader advantages of the R computing environment, while allowing readers to explore alternative likelihood assumptions, regression structures, and assumptions on prior densities.Features:Provides a comprehensive and accessible overview of applied Bayesian hierarchical modellingIncludes many real data examples to illustrate different modelling topicsR code (based on rjags, jagsUI, R2OpenBUGS, and rstan) is integrated into the book, emphasizing implementationSoftware options and coding principles are introduced in new chapter on computingPrograms and data sets available on the book's website 594 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781032177151

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