Sinossi
This Element is an introduction to Bayesian regression, combining theory and application with R and Python code for learners.
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2
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Bayesian Social Science Statistics (Paperback or Softback)
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Bayesian Social Science Statistics (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences)
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2
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Cambridge University Press, GB, 2026
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Paperback. Condizione: New. This Element introduces the basics of Bayesian regression modeling using modern computational tools. This Element only assumes that the reader has taken a basic statistics course and has seen Bayesian inference at the introductory level of Gill and Bao (2024). Some matrix algebra knowledge is assumed but the authors walk carefully through the necessary structures at the start of this Element. At the end of the process readers will fully understand how Bayesian regression models are developed and estimated, including linear and nonlinear versions. The sections cover theoretical principles and real-world applications in order to provide motivation and intuition. Because Bayesian methods are intricately tied to software, code in R and Python is provided throughout. Codice articolo LU-9781009340977
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2
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Cambridge University Press, 2026
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ISBN 13: 9781009340977
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2 (Paperback)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2026
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Paperback. Condizione: new. Paperback. This Element introduces the basics of Bayesian regression modeling using modern computational tools. This Element only assumes that the reader has taken a basic statistics course and has seen Bayesian inference at the introductory level of Gill and Bao (2024). Some matrix algebra knowledge is assumed but the authors walk carefully through the necessary structures at the start of this Element. At the end of the process readers will fully understand how Bayesian regression models are developed and estimated, including linear and nonlinear versions. The sections cover theoretical principles and real-world applications in order to provide motivation and intuition. Because Bayesian methods are intricately tied to software, code in R and Python is provided throughout. This Element introduces the basics of Bayesian regression modeling using modern computational tools and assumes that the reader has taken a basic statistics course and has seen Bayesian inference at the introductory level. The sections cover theoretical principles and real-world applications to provide motivation and intuition. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9781009340977
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2: Getting Productive
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Cambridge University Press, 2026
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2: Getting Productive (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences)
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2: Getting Productive (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences)
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Bayesian Social Science Statistics: Volume 2
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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