Interdisciplinary Bayesian Statistics: EBEB 2014 - Couverture rigide
Livre 115 sur 364: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
Synopsis
What About the Posterior Distributions When the Model is Non-dominated.- Bayesian Learning of Material Density Function by Multiple Sequential Inversions of 2-D Images in Electron Microscopy.- Problems with Constructing Tests to Accept the Null Hypothesis.- Cognitive-Constructivism, Quine, Dogmas of Empiricism, and Munchhausen's Trilemma.- A maximum entropy approach to learn Bayesian networks from incomplete data.- Bayesian Inference in Cumulative Distribution Fields.- MCMC-Driven Adaptive Multiple Importance Sampling.- Bayes Factors for comparison of restricted simple linear regression coefficients.- A Spanning Tree Hierarchical Model for Land Cover Classification.- Nonparametric Bayesian regression under combinations of local shape constraints.- A Bayesian Approach to Predicting Football Match Outcomes Considering Time Effect Weight.- Homogeneity tests for 22 contingency tables.- Combining Optimization and Randomization Approaches for the Design of Clinical Trials.- Factor analysis with mixture modeling to evaluate coherent patterns in microarray data.
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Interdisciplinary Bayesian Statistics. EBEB 2014.
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ISBN 10 : 3319124536
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Aufl. 2014. 235 mm x 155 mm. XVIII, 366 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Stamped. Shelfwear. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics ; 118. Sprache: Englisch. N° de réf. du vendeur 40626HB
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Through refereed papers, this volume focuses on the foundations of the Bayesian paradigm; their comparison to objectivistic or frequentist Statistics counterparts; and the appropriate application of Bayesian foundations. This research in Bayesian Statistics is applicable to data analysis in biostatistics, clinical trials, law, engineering, and the social sciences. EBEB, the Brazilian Meeting on Bayesian Statistics, is held every two years by the ISBrA, the International Society for Bayesian Analysis, one of the most active chapters of the ISBA. The 12th meeting took place March 10-14, 2014 in Atibaia. Interest in foundations of inductive Statistics has grown recently in accordance with the increasing availability of Bayesian methodological alternatives. Scientists need to deal with the ever more difficult choice of the optimal method to apply to their problem. This volume shows how Bayes can be the answer. The examination and discussion on the foundations work towards the goal of proper application of Bayesian methods by the scientific community. Individual papers range in focus from posterior distributions for non-dominated models, to combining optimization and randomization approaches for the design of clinical trials, and classification of archaeological fragments with Bayesian networks. 384 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319124537
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Through refereed papers, this volume focuses on the foundations of the Bayesian paradigm; their comparison to objectivistic or frequentist Statistics counterparts; and the appropriate application of Bayesian foundations. This research in Bayesian Statistics is applicable to data analysis in biostatistics, clinical trials, law, engineering, and the social sciences. EBEB, the Brazilian Meeting on Bayesian Statistics, is held every two years by the ISBrA, the International Society for Bayesian Analysis, one of the most active chapters of the ISBA. The 12th meeting took place March 10-14, 2014 in Atibaia. Interest in foundations of inductive Statistics has grown recently in accordance with the increasing availability of Bayesian methodological alternatives. Scientists need to deal with the ever more difficult choice of the optimal method to apply to their problem. This volume shows how Bayes can be the answer. The examination and discussion on the foundations work towards the goal of proper application of Bayesian methods by the scientific community. Individual papers range in focus from posterior distributions for non-dominated models, to combining optimization and randomization approaches for the design of clinical trials, and classification of archaeological fragments with Bayesian networks.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 384 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319124537
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