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Bayesian Computation with R - neues Buch

2000, ISBN: 9780387922973

There has been dramatic growth in the development and application of Bayesian inference in statistics. Berger (2000) documents the increase in Bayesian activity by the number of published… Mehr…

Nr. 26383181. Versandkosten:, Versandfertig in 2-4 Wochen, DE. (EUR 0.00)
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Bayesian Computation with R: Second Edition (Use R!) - Taschenbuch

2009, ISBN: 9780387922973

Springer, Taschenbuch, Auflage: 2nd ed. 2009, 312 Seiten, Publiziert: 2009-05-15T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: 26383181, 2.14 kg, Verkaufsrang: 9070, Informatik, IT-Ausb… Mehr…

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2009

ISBN: 9780387922973

Springer, Taschenbuch, Auflage: 2nd ed. 2009, 312 Seiten, Publiziert: 2009-05-15T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: 26383181, 2.14 kg, Verkaufsrang: 9070, Informatik, IT-Ausb… Mehr…

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2009, ISBN: 9780387922973

Springer, Taschenbuch, Auflage: 2nd ed. 2009, 312 Seiten, Publiziert: 2009-05-15T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: 26383181, 2.14 kg, Verkaufsrang: 9070, Informatik, IT-Ausb… Mehr…

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*Bayesian Computation with R* - 2nd ed. 2009 / Taschenbuch für 69.49 € / Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Mathematik Medien > Bücher nein Buch (kartoniert) Hardcover;Naturwissenscha… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Bayesian Computation with R
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9780387922973


There has been a dramatic growth in the development and application of Bayesian inferential methods. Some of this growth is due to the availability of powerful simulation-based algorithms to summarize posterior distributions. There has been also a growing interest in the use of the system R for statistical analyses. R's open source nature, free availability, and large number of contributor packages have made R the software of choice for many statisticians in education and industry. Bayesian Computation with R introduces Bayesian modeling by the use of computation using the R language. The early chapters present the basic tenets of Bayesian thinking by use of familiar one and two-parameter inferential problems. Bayesian computational methods such as Laplace's method, rejection sampling, and the SIR algorithm are illustrated in the context of a random effects model. The construction and implementation of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods is introduced. These simulation-based algorithms are implemented for a variety of Bayesian applications such as normal and binary response regression, hierarchical modeling, order-restricted inference, and robust modeling. Algorithms written in R are used to develop Bayesian tests and assess Bayesian models by use of the posterior predictive distribution. The use of R to interface with WinBUGS, a popular MCMC computing language, is described with several illustrative examples. This book is a suitable companion book for an introductory course on Bayesian methods and is valuable to the statistical practitioner who wishes to learn more about the R language and Bayesian methodology. The LearnBayes package, written by the author and available from the CRAN website, contains all of the R functions described in the book. The second edition contains several new topics such as the use of mixtures of conjugate priors and the use of Zellner's g priors to choose between models in linear regression. There are more illustrations of the construction of informative prior distributions, such as the use of conditional means priors and multivariate normal priors in binary regressions. The new edition contains changes in the R code illustrations according to the latest edition of the LearnBayes package.

Detailangaben zum Buch - Bayesian Computation with R


EAN (ISBN-13): 9780387922973
ISBN (ISBN-10): 0387922970
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2009
Herausgeber: Springer New York
298 Seiten
Gewicht: 0,454 kg
Sprache: eng/Englisch

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ISBN/EAN: 9780387922973

ISBN - alternative Schreibweisen:
0-387-92297-0, 978-0-387-92297-3
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: jim self, albert berger
Titel des Buches: new bayesian, com, bayes, with

Daten vom Verlag:

Autor/in: Jim Albert
Titel: Use R! Bayesian Computation with R
Verlag: Springer; Springer US
300 Seiten
Erscheinungsjahr: 2009-05-15
New York; NY; US
Sprache: Englisch
69,54 € (DE)
71,49 € (AT)
77,00 CHF (CH)
Available
XII, 300 p.

BC; Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; Bayesian Inference; Hierarchical modeling; Markov Chain Monte Carlo; Monte Carlo method; Regression; STATISTICA; WinBUGS; linear regression; Probability Theory; Computational Mathematics and Numerical Analysis; Mathematical Software; Statistical Theory and Methods; Computer Modelling; Data and Information Visualization; Stochastik; Numerische Mathematik; Mathematische und statistische Software; Computermodellierung und -simulation; Informationsvisualisierung; BC; EA

An Introduction to R.- to Bayesian Thinking.- Single-Parameter Models.- Multiparameter Models.- to Bayesian Computation.- Markov Chain Monte Carlo Methods.- Hierarchical Modeling.- Model Comparison.- Regression Models.- Gibbs Sampling.- Using R to Interface with WinBUGS.
Introduces Bayesian modeling by use of computation using the R language Includes supplementary material: sn.pub/extras

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