Bayesian Models for Astrophysical Data
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, 2017
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This comprehensive guide to Bayesian methods in astronomy enables hands-on work by supplying complete R, JAGS, Python, and Stan code, to use directly or to adapt. It begins by examining the normal model from both frequentist and Bayesian perspectives and then progresses to a full range of Bayesian generalized linear and mixed or hierarchical models, as well as additional types of models such as ABC and INLA. The book provides code that is largely unavailable elsewhere and includes details on interpreting and evaluating Bayesian models. Initial discussions offer models in synthetic form so that readers can easily adapt them to their own data; later the models are applied to real astronomical data. The consistent focus is on hands-on modeling, analysis of data, and interpretations that address scientific questions. A must-have for astronomers, its concrete approach will also be attractive to researchers in the sciences more generally.
Codice articolo 9781107133082
- Titolo
- Bayesian Models for Astrophysical Data
- Autore
- Joseph M. Hilbe
- Editore
- Cambridge University Press
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1107133084
- ISBN 13
- 9781107133082
- Peso dell'articolo
- 1064 grammi
- Dimensioni
- 260x208x27 mm
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Informazioni sull’autore
Rafael S. de Souza is a researcher at Eötvos Loránd University, Budapest. He is currently Vice-President for development of the International Astrostatistics Association (IAA) and was awarded the IAA's 2016 Outstanding Publication in Astrostatistics award. He has authored dozens of scientific papers, serving as the leading author for over twenty of them.
Emille E. O. Ishida is a researcher at the Université Clermont-Auvergne (Université Blaise Pascal), France. She is cochair of the Cosmostatistics Initiative and coordinator of its Python-related projects. She is a specialist in machine learning applications to astronomy with special interests in type Ia supernovae spectral characterization, classification, and cosmology. She has been the lead author of numerous articles in prominent astrophysics journals and currently serves as chair of the IAA public relations committee.
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