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Bayesian Regression Modeling With Inla - Couverture rigide

 
9781498727259: Bayesian Regression Modeling With Inla

Synopsis

INLA stands for Integrated Nested Laplace Approximations, which is a new method for fitting a broad class of Bayesian regression models. No samples of the posterior marginal distributions need to be drawn using INLA, so it is a computationally convenient alternative to Markov chain Monte Carlo (MCMC), the standard tool for Bayesian inference.

Bayesian Regression Modeling with INLA covers a wide range of modern regression models and focuses on the INLA technique for building Bayesian models using real-world data and assessing their validity. A key theme throughout the book is that it makes sense to demonstrate the interplay of theory and practice with reproducible studies. Complete R commands are provided for each example, and a supporting website holds all of the data described in the book. An R package including the data and additional functions in the book is available to download.

The book is aimed at readers who have a basic knowledge of statistical theory and Bayesian methodology. It gets readers up to date on the latest in Bayesian inference using INLA and prepares them for sophisticated, real-world work.

Xiaofeng Wang is Professor of Medicine and Biostatistics at the Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University and a Full Staff in the Department of Quantitative Health Sciences at Cleveland Clinic.

Yu Ryan Yue is Associate Professor of Statistics in the Paul H. Chook Department of Information Systems and Statistics at Baruch College, The City University of New York.

Julian J. Faraway is Professor of Statistics in the Department of Mathematical Sciences at the University of Bath.

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À propos de l?auteur

Xiaofeng Wang is Professor of Medicine and Biostatistics at the Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University and a Full Staff in the Department of Quantitative Health Sciences at Cleveland Clinic.

Yu Ryan Yue is Associate Professor of Statistics in the Paul H. Chook Department of Information Systems and Statistics at Baruch College, The City University of New York.

Julian J. Faraway is Professor of Statistics in the Department of Mathematical Sciences at the University of Bath.

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9780367572266: Bayesian Regression Modeling with INLA

Edition présentée

ISBN 10 :  0367572265 ISBN 13 :  9780367572266
Editeur : Routledge, 2020
Couverture souple

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Wang, Xiaofeng; Yue, Yu, 1981- ; Faraway, Julian James
Edité par CRC Press, Boca Raton, 2018
ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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Hardcover. Octavo, xii, 312 pages. In Very Good condition.Spine is white with black print. Boards in glossy illustrated paper. Illustrated: b&w graphs, tables. NOTE: Shelved in Netdesk Column G. 1379568. FP New Rockville Stock. N° de réf. du vendeur 1379568

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Edité par Taylor & Francis Group, 2018
ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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Edité par Taylor & Francis Group, 2018
ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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Edité par Chapman and Hall/CRC, 2018
ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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Xiaofeng Wang
Edité par Taylor & Francis Inc, 2018
ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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Xiaofeng Wang (Cleveland Clinic Lerner College of Medicine, Case Western Reserve University, USA)|Yu Ryan Yue (Department of Statistics and CIS, Baruch College, NY, USA)|Julian J. Faraway (University of Bath, UK)
Edité par CRC Press, 2018
ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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Wang, Xiaofeng; Yue Ryan, Yu; Faraway, Julian J.
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2018
ISBN 10 : 1498727255 ISBN 13 : 9781498727259
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