Bayesian Analysis of Stochastic Process Models
Langue : anglais
Edité par John Wiley & Sons Inc, 2012
- Éd. originale
- Livre relié
- Neuf

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Bayesian Analysis of Stochastic Process Models provides analysis of stochastic processes from a Bayesian perspective with coverage of the main classes of stochastic processing, including modeling, computational, inference, prediction, decision-making, and important applied models based on stochastic processes. Series: Wiley Series in Probability and Statistics. Num Pages: 332 pages, Illustrations. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 159 x 235 x 22. Weight in Grams: 588. . 2012. 1st Edition. Hardcover. . . . .
N° de réf. du vendeur V9780470744536
- Titre
- Bayesian Analysis of Stochastic Process Models
- Auteur
- David Insua
- Éditeur
- John Wiley & Sons Inc
- Année de publication
- 2012
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0470744537
- ISBN à 13 chiffres
- 9780470744536
- Édition
- Edition originale
Bayesian analysis of complex models based on stochastic processes has in recent years become a growing area. This book provides a unified treatment of Bayesian analysis of models based on stochastic processes, covering the main classes of stochastic processing including modeling, computational, inference, forecasting, decision making and important applied models.
Key features:
- Explores Bayesian analysis of models based on stochastic processes, providing a unified treatment.
- Provides a thorough introduction for research students.
- Computational tools to deal with complex problems are illustrated along with real life case studies
- Looks at inference, prediction and decision making.
Researchers, graduate and advanced undergraduate students interested in stochastic processes in fields such as statistics, operations research (OR), engineering, finance, economics, computer science and Bayesian analysis will benefit from reading this book. With numerous applications included, practitioners of OR, stochastic modelling and applied statistics will also find this book useful.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Fabrizio Ruggeri, Research Director, CNR IMATI, Milano, Italy.
Michael P. Wiper, Associate Professor in Statistics, Department of Statistics, Universidad Carlos III de Madrid, Spain.
David Rios Insua, Professor of Statistics and Operations Research, Department of Statistics and Operations Research, Universidad Rey Juan Carlos, Spain.
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