Bayesian Methods for Measures of Agreement
Lingua: inglese
Editore: CRC Press Mär 2009, 2009
- Rilegato
- Nuovo
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Neuware - Using WinBUGS to implement Bayesian inferences of estimation and testing hypotheses, Bayesian Methods for Measures of Agreement presents useful methods for the design and analysis of agreement studies. It focuses on agreement among the various players in the diagnostic process.The author employs a Bayesian approach to provide statistical inferences based on various models of intra- and interrater agreement. He presents many examples that illustrate the Bayesian mode of reasoning and explains elements of a Bayesian application, including prior information, experimental information, the likelihood function, posterior distribution, and predictive distribution. The appendices provide the necessary theoretical foundation to understand Bayesian methods as well as introduce the fundamentals of programming and executing the WinBUGS software.Taking a Bayesian approach to inference, this hands-on book explores numerous measures of agreement, including the Kappa coefficient, the G coefficient, and intraclass correlation. With examples throughout and end-of-chapter exercises, it discusses how to successfully design and analyze an agreement study.…
Codice articolo 9781420083415
- Titolo
- Bayesian Methods for Measures of Agreement
- Autore
- Lyle D Broemeling
- Editore
- CRC Press Mär 2009
- Anno di pubblicazione
- 2009
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1420083414
- ISBN 13
- 9781420083415
- Peso dell'articolo
- 612 grammi
- Dimensioni
- 236x152x23 mm
- Serie
- Libro 13 di 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
Using WinBUGS to implement Bayesian inferences of estimation and testing hypotheses, Bayesian Methods for Measures of Agreement presents useful methods for the design and analysis of agreement studies. It focuses on agreement among the various players in the diagnostic process.
The author employs a Bayesian approach to provide statistical inferences based on various models of intra- and interrater agreement. He presents many examples that illustrate the Bayesian mode of reasoning and explains elements of a Bayesian application, including prior information, experimental information, the likelihood function, posterior distribution, and predictive distribution. The appendices provide the necessary theoretical foundation to understand Bayesian methods as well as introduce the fundamentals of programming and executing the WinBUGS software.
Taking a Bayesian approach to inference, this hands-on book explores numerous measures of agreement, including the Kappa coefficient, the G coefficient, and intraclass correlation. With examples throughout and end-of-chapter exercises, it discusses how to successfully design and analyze an agreement study.
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Informazioni sull’autore
Lyle D. Broemeling
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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