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- EditoreSpringer Nature
- Data di pubblicazione2021
- ISBN 10 3030828077
- ISBN 13 9783030828073
- RilegaturaCopertina rigida
- LinguaInglese
- Numero edizione1
- Numero di pagine169
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An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation.
Editore:
Cham, Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030828077
ISBN 13: 9783030828073
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An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation.
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An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation
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An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation
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Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2021
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Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synonymous with Bayesian methods, through to advanced topics such as nonparametrics, Gaussian processes. Codice articolo 483485819
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Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation
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An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -These lecture notes provide a rapid, accessible introduction to Bayesian statistical methods. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synonymous with Bayesian methods, through to advanced topics such as nonparametrics, Gaussian processes and latent factor models. These advanced modelling techniques can easily be applied using computer code samples written in Python and Stan which are integrated into the main text. Importantly, the reader will learn methods for assessing model fit, and to choose between rival modelling approaches. 184 pp. Englisch. Codice articolo 9783030828073
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - These lecture notes provide a rapid, accessible introduction to Bayesian statistical methods. The course covers the fundamental philosophy and principles of Bayesian inference, including the reasoning behind the prior/likelihood model construction synonymous with Bayesian methods, through to advanced topics such as nonparametrics, Gaussian processes and latent factor models. These advanced modelling techniques can easily be applied using computer code samples written in Python and Stan which are integrated into the main text. Importantly, the reader will learn methods for assessing model fit, and to choose between rival modelling approaches. Codice articolo 9783030828073
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