Bayesian Statistics in Action
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Jul 2018, 2018
Serie: Libro 193 di 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is a selection of peer-reviewed contributions presented at the third Bayesian Young Statisticians Meeting, BAYSM 2016, Florence, Italy, June 19-21. The meeting provided a unique opportunity for young researchers, M.S. students, Ph.D. students, and postdocs dealing with Bayesian statistics to connect with the Bayesian community at large, to exchange ideas, and to network with others working in the same field. The contributions develop and apply Bayesian methods in a variety of fields, ranging from the traditional (e.g., biostatistics and reliability) to the most innovative ones (e.g., big data and networks). 264 pp. Englisch.
Codice articolo 9783319853123
- Titolo
- Bayesian Statistics in Action
- Autore
- Raffaele Argiento
- Editore
- Springer International Publishing Jul 2018
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319853120
- ISBN 13
- 9783319853123
- Peso dell'articolo
- 406 grammi
- Dimensioni
- 235x155x15 mm
- Serie
- Libro 193 di 464: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
This book is a selection of peer-reviewed contributions presented at the third Bayesian Young Statisticians Meeting, BAYSM 2016, Florence, Italy, June 19-21. The meeting provided a unique opportunity for young researchers, M.S. students, Ph.D. students, and postdocs dealing with Bayesian statistics to connect with the Bayesian community at large, to exchange ideas, and to network with others working in the same field. The contributions develop and apply Bayesian methods in a variety of fields, ranging from the traditional (e.g., biostatistics and reliability) to the most innovative ones (e.g., big data and networks).
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Informazioni sull’autore
Ettore Lanzarone is a researcher at the Institute of Applied Mathematics and Information Technology ``E. Magenes'' (IMATI) at the National Research Council of Italy (CNR) in Milan, Italy. He obtained an M.Sc. degree in biomedical engineering and a Ph.D. in bioengineering from Politecnico di Milano, Italy, in 2004 and 2008, respectively. He is adjunct professor at the Department of Mathematics of Politecnico di Milano, Milan, Italy, and a collaborating member of the CIRRELT laboratory, Montréal and Quebec City, Canada. His research interests include prediction methods (Bayesian in particular), optimization and operations research, and bioengineering. He is cofounder of the BAYSM conferences and a member of the BAYSM board.
Isadora Antoniano-Villalobos is an assistant professor of statistics at the Department of Decision Sciences and a member of the board for the Ph.D. in statistics at Bocconi University, Milan, Italy. She obtained an M.Sc. degree in mathematics from the Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Mexico City, Mexico, in 2008 and a Ph.D. in statistics from the University of Kent, Canterbury, UK, in 2013. Her research focuses on nonparametric Bayesian models and methods, sensitivity analysis, and extreme value theory. She was chair-elect and chair of the junior section of the International Society for Bayesian Analysis (j-ISBA) in 2014 and 2015-2016.
Alessandra Mattei is an assistant professor of statistics at the Department of Statistics, Computer Science, Applications ``G. Parenti'' at the University of Florence, Italy, where she also obtained her M.A. in statistics and Ph.D. in applied statistics. In 2012 she was a research fellow at the Statistical and Applied Mathematical Sciences Institute (SAMSI), NC, USA. She has given short courses in Causal Inference. She is currently associate editor for the Journal of the Royal Statistical Society A. Her research interests include causal inference in experimental and observational studies, Bayesian inference, and inference with missing data problems.
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