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Markov Chain Monte Carlo - Couverture rigide

 
9781584885870: Markov Chain Monte Carlo

Synopsis

While there have been few theoretical contributions on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods in the past decade, current understanding and application of MCMC to the solution of inference problems has increased by leaps and bounds. Incorporating changes in theory and highlighting new applications, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition presents a concise, accessible, and comprehensive introduction to the methods of this valuable simulation technique. The second edition includes access to an internet site that provides the code, written in R and WinBUGS, used in many of the previously existing and new examples and exercises. More importantly, the self-explanatory nature of the codes will enable modification of the inputs to the codes and variation on many directions will be available for further exploration.

Major changes from the previous edition:

- More examples with discussion of computational details in chapters on Gibbs sampling and Metropolis-Hastings algorithms

- Recent developments in MCMC, including reversible jump, slice sampling, bridge sampling, path sampling, multiple-try, and delayed rejection

- Discussion of computation using both R and WinBUGS

- Additional exercises and selected solutions within the text, with all data sets and software available for download from the Web

- Sections on spatial models and model adequacy

The self-contained text units make MCMC accessible to scientists in other disciplines as well as statisticians. The book will appeal to everyone working with MCMC techniques, especially research and graduate statisticians and biostatisticians, and scientists handling data and formulating models. The book has been substantially reinforced as a first reading of material on MCMC and, consequently, as a textbook for modern Bayesian computation and Bayesian inference courses.

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Dani Gamerman, Hedibert F. Lopes

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9780412818202: Markov Chain Monte Carlo : Stochastic Simulation of Bayesian Interference

Edition présentée

ISBN 10 :  0412818205 ISBN 13 :  9780412818202
Editeur : Taylor & Francis Ltd, 1997
Couverture rigide

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Gamerman, Dani; Lopes, Hedibert Freitas
ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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Hardcover. Second edition. Octavo, xvii, 323 pages. In Very Good condition. Spine is black with white print. Boards in red glossy illustrated paper. Illustrated: b&w graphs, figures. NOTE: Shelved in Netdesk Column P. 1395209. FP New Rockville Stock. N° de réf. du vendeur 1395209

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Edité par Chapman and Hall/CRC, 2006
ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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Hardcover. Etat : New. 2nd Edition. This is a new hardcover second edition, first printing copy, no DJ, black spine, 323 pages with index. N° de réf. du vendeur 104434

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Edité par Chapman and Hall/CRC, 2006
ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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hardcover. Etat : New. Brand new gift quality hardcover Please email for photos. Larger books or sets may require additional shipping charges. Books sent via US Postal. N° de réf. du vendeur 126444

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Dani Gamerman|Hedibert F. Lopes
Edité par CRC Press, 2006
ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dani Gamerman, Hedibert F. LopesWhile there have been few theoretical contributions on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods in the past decade, current understanding and application of MCMC to the solution of inference problems has increased b. N° de réf. du vendeur 596345063

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Gamerman, Dani,Freita Lopes, Hedibert,Lopes, Hedibert F.
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2006
ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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Dani Gamerman
Edité par Taylor & Francis Inc, 2006
ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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Dani Gamerman
Edité par CRC Press Mai 2006, 2006
ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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ISBN 10 : 1584885874 ISBN 13 : 9781584885870
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hardcover. Etat : New. In shrink wrap. Looks like an interesting title! N° de réf. du vendeur Q-1584885874

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