Bayesian Model Selection and Statistical Modeling
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2010
Serie: Libro 39 di 88 - Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
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- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Along with many practical applications, Bayesian Model Selection and Statistical Modeling presents an array of Bayesian inference and model selection procedures. It thoroughly explains the concepts, illustrates the derivations of various Bayesian model selection criteria through examples, and provides R code for implementation. The author shows how to implement a variety of Bayesian inference using R and sampling methods, such as Markov chain Monte Carlo. He covers the different types of simulation-based Bayesian model selection criteria, including the numerical calculation of Bayes factors, the Bayesian predictive information criterion, and the deviance information criterion. He also provides a theoretical basis for the analysis of these criteria. In addition, the author discusses how Bayesian model averaging can simultaneously treat both model and parameter uncertainties.Selecting and constructing the appropriate statistical model significantly affect the quality of results in decision making, forecasting, stochastic structure explorations, and other problems. Helping you choose the right Bayesian model, this book focuses on the framework for Bayesian model selection and includes practical examples of model selection criteria.…
Codice articolo 9781439836149
- Titolo
- Bayesian Model Selection and Statistical Modeling
- Autore
- Tomohiro Ando
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1439836140
- ISBN 13
- 9781439836149
- Peso dell'articolo
- 619 grammi
- Dimensioni
- 240x161x21 mm
- Serie
- Libro 39 di 88: Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
Along with many practical applications, Bayesian Model Selection and Statistical Modeling presents an array of Bayesian inference and model selection procedures. It thoroughly explains the concepts, illustrates the derivations of various Bayesian model selection criteria through examples, and provides R code for implementation.
The author shows how to implement a variety of Bayesian inference using R and sampling methods, such as Markov chain Monte Carlo. He covers the different types of simulation-based Bayesian model selection criteria, including the numerical calculation of Bayes factors, the Bayesian predictive information criterion, and the deviance information criterion. He also provides a theoretical basis for the analysis of these criteria. In addition, the author discusses how Bayesian model averaging can simultaneously treat both model and parameter uncertainties.
Selecting and constructing the appropriate statistical model significantly affect the quality of results in decision making, forecasting, stochastic structure explorations, and other problems. Helping you choose the right Bayesian model, this book focuses on the framework for Bayesian model selection and includes practical examples of model selection criteria.
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Informazioni sull’autore
Tomohiro Ando is an associate professor of management science in the Graduate School of Business Administration at Keio University in Japan.
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