Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Inc, 2002
Serie: Libro 10 di 40 - Chapman & Hall/CRC Statistics in the Social and Behavioral Sciences
- Rilegato
- Usato

Da: World of Books Inc, Montgomery, IL, U.S.A.World of Books Inc
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Introduces Bayesian statistics and inference with detailed descriptions of setting up a probability model, specifying prior distributions, calculating a posterior distribution, and describing the results. This book presents guidance on assessing model quality and model fit using various diagnostic techniques and empirical summaries.
Codice articolo CIN1584882883G
- Titolo
- Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach
- Autore
- Jeff Gill
- Editore
- Taylor & Francis Inc
- Anno di pubblicazione
- 2002
- Condizione
- Good
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1584882883
- ISBN 13
- 9781584882886
- Serie
- Libro 10 di 40: Chapman & Hall/CRC Statistics in the Social and Behavioral Sciences
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Contenuti
Introduction
Motivation and Justification
Why Are We Uncertain about Probability
Bayes Law
Bayes Law and Conditional Inference
Historical Comments
The Scientific Process in Our Social Sciences
LIKELIHOOD INFERENCE AND THE GENERALIZED LINEAR MODEL
Motivation
Likelihood Theory and Estimation
The Generalized Linear Model
Numerical Maximum Likelihood
Advanced Topics
THE BAYESIAN SETUP
The Basic Framework
Context and Controversy
Rivals for Power
Example: The Timing of Polls
THE NORMAL AND STUDENT'S-T MODELS
Why Be Normal
The Normal Model with Variance Known
The Normal Model with Mean Known
Multivariate Normal Model When m and S Are Both Unknown
Final Normal Comments
The Students-t Model
Advanced Topics
THE BAYESIAN PRIOR
A Prior Discussion of Priors
A Plethora of Priors
ASSESSING MODEL QUALITY
Motivation
The Bayesian Linear Regression Model
Example: The 2000 US Election in Palm Beach County
Sensitivity Analysis
Robustness Evaluation
Comparing Data to the Posterior Predictive Distribution
Concluding Remarks
Advanced Topics
BAYESIAN HYPOTHESIS TESTING AND THE BAYES FACTOR
Motivation
Bayesian Inference and Hypothesis Testing
The Bayes Factor as Evidence
The Bayesian Information Criterion
Things about the Bayes Factor That Do Not Work
Concluding Remarks
Advanced Topics
BAYESIAN POSTERIOR SIMULATION
Background
Basic Monte Carlo Integration
Rejection Sampling
Classical Numerical Integration
Importance Sampling/Sampling Importance Resampling
Mode Finding and the EM Algorithm
Concluding Remarks
Advanced Topics
BASICS OF MARKOV CHAIN MONTE CARLO
Who is Markov and What is He Doing with Chains?
General Properties of Markov Chains
The Gibbs Sampler
The Metropolis-Hastings Algorithm
Data Augmentation
Practical Considerations and Admonitions
Historical Comments
BAYESIAN HIERARCHICAL MODELS
Introduction to Hierarchical Models
A Poisson-Gamma Hierarchical Model
The Role of Priors and Hyperpriors
Specifying Hierarchical Models
Exchangeability
Computational Issues
Advanced Topics
PRACTICAL MARKOV CHAIN MONTE CARLO
The Problem of Assessing Convergence
Model Checking and Assessment
Improving Mixing and Convergence
Hybrid Markov Chains
Answers to the Really Practical Questions
Advanced Topics
Each chapter also contains References and Exercises
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