Bolstad william (49 risultati)
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Hardcover. Condizione: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Hardcover. Condizione: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Condizione: Good. Good condition. 2nd edition. With remainder mark. A copy that has been read but remains intact. May contain markings such as bookplates, stamps, limited notes and highlighting, or a few light stains.
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Condizione: good. A former library book with all the expected stamps, stickers and markings. Some shelf, storage or usage wear present. The binding is tight and all pages are present. Does not appear to have come with a dustjacket originally. The pages appear unmarked. Pictures available upon request. Individually inspected by S…hay. Thanks for supporting an independent bookseller.
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Hardcover. Condizione: Very Good. No Dust Jacket. Fourth Printing. Book is clean and tight. Statistics. Has index; 6.25 X 0.75 X 9.25 inches; 354 pages.
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Hardcover. Condizione: Very Good. 3. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Hardback. Condizione: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Condizione: good. Supports Goodwill of Silicon Valley job training programs. The cover and pages are in Good condition! Any other included accessories are also in Good condition showing use. Use can include some highlighting and writing, page and cover creases as well as other types visible wear.
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. ".this edition is useful and effective in teaching Bayesian inference at both elementary and intermediate levels. It is a well-written book on elementary Bayesian inference, and the material is easily accessible. It is both concise and timely, and provides a good collection of overviews and… reviews of important tools used in Bayesian statistical methods." There is a strong upsurge in the use of Bayesian methods in applied statistical analysis, yet most introductory statistics texts only present frequentist methods. Bayesian statistics has many important advantages that students should learn about if they are going into fields where statistics will be used. In this third Edition, four newly-added chapters address topics that reflect the rapid advances in the field of Bayesian statistics. The authors continue to provide a Bayesian treatment of introductory statistical topics, such as scientific data gathering, discrete random variables, robust Bayesian methods, and Bayesian approaches to inference for discrete random variables, binomial proportions, Poisson, and normal means, and simple linear regression. In addition, more advanced topics in the field are presented in four new chapters: Bayesian inference for a normal with unknown mean and variance; Bayesian inference for a Multivariate Normal mean vector; Bayesian inference for the Multiple Linear Regression Model; and Computational Bayesian Statistics including Markov Chain Monte Carlo. The inclusion of these topics will facilitate readers' ability to advance from a minimal understanding of Statistics to the ability to tackle topics in more applied, advanced level books. Minitab macros and R functions are available on the book's related website to assist with chapter exercises. Introduction to Bayesian Statistics, Third Edition also features: Topics including the Joint Likelihood function and inference using independent Jeffreys priors and join conjugate priorThe cutting-edge topic of computational Bayesian Statistics in a new chapter, with a unique focus on Markov Chain Monte Carlo methodsExercises throughout the book that have been updated to reflect new applications and the latest software applicationsDetailed appendices that guide readers through the use of R and Minitab software for Bayesian analysis and Monte Carlo simulations, with all related macros available on the book's website Introduction to Bayesian Statistics, Third Edition is a textbook for upper-undergraduate or first-year graduate level courses on introductory statistics course with a Bayesian emphasis. It can also be used as a reference work for statisticians who require a working knowledge of Bayesian statistics. ". this edition is useful and effective in teaching Bayesian inference at both elementary and intermediate levels. It is a well-written book on elementary Bayesian inference, and the material is easily accessible. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Condizione: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 464 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. ".this edition is useful and effective in teaching Bayesian inference at both elementary and intermediate levels. It is a well-written book on elementary Bayesian inference, and the material is easily accessible. It is both concise and timely, and provides a good collection of overviews and… reviews of important tools used in Bayesian statistical methods." There is a strong upsurge in the use of Bayesian methods in applied statistical analysis, yet most introductory statistics texts only present frequentist methods. Bayesian statistics has many important advantages that students should learn about if they are going into fields where statistics will be used. In this third Edition, four newly-added chapters address topics that reflect the rapid advances in the field of Bayesian statistics. The authors continue to provide a Bayesian treatment of introductory statistical topics, such as scientific data gathering, discrete random variables, robust Bayesian methods, and Bayesian approaches to inference for discrete random variables, binomial proportions, Poisson, and normal means, and simple linear regression. In addition, more advanced topics in the field are presented in four new chapters: Bayesian inference for a normal with unknown mean and variance; Bayesian inference for a Multivariate Normal mean vector; Bayesian inference for the Multiple Linear Regression Model; and Computational Bayesian Statistics including Markov Chain Monte Carlo. The inclusion of these topics will facilitate readers' ability to advance from a minimal understanding of Statistics to the ability to tackle topics in more applied, advanced level books. Minitab macros and R functions are available on the book's related website to assist with chapter exercises. Introduction to Bayesian Statistics, Third Edition also features: Topics including the Joint Likelihood function and inference using independent Jeffreys priors and join conjugate priorThe cutting-edge topic of computational Bayesian Statistics in a new chapter, with a unique focus on Markov Chain Monte Carlo methodsExercises throughout the book that have been updated to reflect new applications and the latest software applicationsDetailed appendices that guide readers through the use of R and Minitab software for Bayesian analysis and Monte Carlo simulations, with all related macros available on the book's website Introduction to Bayesian Statistics, Third Edition is a textbook for upper-undergraduate or first-year graduate level courses on introductory statistics course with a Bayesian emphasis. It can also be used as a reference work for statisticians who require a working knowledge of Bayesian statistics. ". this edition is useful and effective in teaching Bayesian inference at both elementary and intermediate levels. It is a well-written book on elementary Bayesian inference, and the material is easily accessible. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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