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Computational Bayesian Statistics: An Introduction - Couverture rigide

 
9781108481038: Computational Bayesian Statistics: An Introduction
  • ÉditeurCambridge University Press
  • Date d'édition2019
  • ISBN 10 1108481035
  • ISBN 13 9781108481038
  • ReliureRelié
  • Langueanglais
  • Numéro d'édition1
  • Nombre de pages254

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Edition présentée

ISBN 10 :  1108703747 ISBN 13 :  9781108703741
Editeur : Cambridge University Press, 2019
Couverture souple

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Amaral Turkman, M. Antónia; Paulino, Carlos Daniel; Müller, Peter
Edité par Cambridge University Press, 2019
ISBN 10 : 1108481035 ISBN 13 : 9781108481038
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book explains the fundamental ideas of Bayesian analysis, with a focus on computational methods such as MCMC and available software such as R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, Stan, and BayesX. It is suitable as a textbook for a first graduate-level course and a. N° de réf. du vendeur 255209545

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Carlos Daniel Paulino
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Vendeur : Grand Eagle Retail, Fairfield, OH, Etats-Unis

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Hardcover. Etat : new. Hardcover. Meaningful use of advanced Bayesian methods requires a good understanding of the fundamentals. This engaging book explains the ideas that underpin the construction and analysis of Bayesian models, with particular focus on computational methods and schemes. The unique features of the text are the extensive discussion of available software packages combined with a brief but complete and mathematically rigorous introduction to Bayesian inference. The text introduces Monte Carlo methods, Markov chain Monte Carlo methods, and Bayesian software, with additional material on model validation and comparison, transdimensional MCMC, and conditionally Gaussian models. The inclusion of problems makes the book suitable as a textbook for a first graduate-level course in Bayesian computation with a focus on Monte Carlo methods. The extensive discussion of Bayesian software - R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, STAN, and BayesX - makes it useful also for researchers and graduate students from beyond statistics. This book explains the fundamental ideas of Bayesian analysis, with a focus on computational methods such as MCMC and available software such as R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, Stan, and BayesX. It is suitable as a textbook for a first graduate-level course and as a user's guide for researchers and graduate students from beyond statistics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781108481038

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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Hardcover. Etat : Brand New. 243 pages. 9.00x6.00x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand. N° de réf. du vendeur __1108481035

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This integrated introduction to fundamentals, computation, and software is your key to understanding and using advanced Bayesian methods. N° de réf. du vendeur 9781108481038

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