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Ajouter au panierGebunden. Etat : New. Ming T. Tan is Professor of Biostatistics in the Department of Epidemiology and Preventive Medicine at the University of Maryland School of Medicine and Director of the Division of Biostatistics at the University of Maryland Greenebaum C.
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Langue: anglais
Edité par Taylor & Francis Ltd Aug 2009, 2009
ISBN 10 : 142007749X ISBN 13 : 9781420077490
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Neuware - This book provides a systematic view of Bayesian methods to be used with missing data problems. The text presents a non-iterative approach that provides either explicit or non-iterative sampling calculation of posteriors. This computation includes exact numerical solutions, a conditional sampling approach via data augmentation, and a non-iterative sampling approach via EM-type algorithms. It illustrates the application of Bayesian analysis to important biostatistics problems and to other real-world applications, including the constrained parameter problem reformulated as a missing data problem. The text includes S-PLUS/R computer codes to supplement existing functions for statistical distributions and stochastic processes.
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book presents solutions to missing data problems through explicit or noniterative sampling calculation of Bayesian posteriors, based on the inverse Bayes formulae. The authors focus on exact numerical solutions, a conditional sampling approach via data augmentation, and a noniterative sampling approach via EM-type algorithms. They describe Monte Carlo simulation, numerical techniques, and optimization methods. The book illustrates the methods with biostatistical models and real-world applications, including mixed effects and hierarchical models, nonresponse and contingency tables, and the constrained parameter problem reformulated as a missing data problem.