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Frontiers of Statistical Decision Making and Bayesian Analysis
Chen, Ming-Hui (EDT); Dey, Dipak K. (EDT); Muller, Peter (EDT); Sun, Dongchu (EDT); Ye, Keying (EDT)
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Frontiers of Statistical Decision Making and Bayesian Analysis : In Honor of James O. Berger
Chen, Ming-Hui (EDT); Müller, Peter (EDT); Sun, Dongchu (EDT); Ye, Keying (EDT); Dey, Dipak K. (EDT)
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Frontiers of Statistical Decision Making and Bayesian Analysis
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Frontiers of Statistical Decision Making and Bayesian Analysis | In Honor of James O. Berger | Ming-Hui Chen (u. a.) | Taschenbuch | xxiii | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9781489992017 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hart…mann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Research in Bayesian analysis and statistical decision theory is rapidly expanding and diversifying, making it increasingly more difficult for any single researcher to stay up to date on all current research frontiers. This book provides a review…of current research challenges and opportunities. While the book can not exhaustively cover all current research areas, it does include some exemplary discussion of most research frontiers. Topics include objective Bayesian inference, shrinkage estimation and other decision based estimation, model selection and testing, nonparametric Bayes, the interface of Bayesian and frequentist inference, data mining and machine learning, methods for categorical and spatio-temporal data analysis and posterior simulation methods. Several major application areas are covered: computer models, Bayesian clinical trial design, epidemiology, phylogenetics, bioinformatics, climate modeling and applications in political science, finance and marketing. As a review of current research in Bayesian analysis the book presents a balance between theory and applications. The lack of a clear demarcation between theoretical and applied research is a reflection of the highly interdisciplinary and often applied nature of research in Bayesian statistics. The book is intended as an update for researchers in Bayesian statistics, including non-statisticians who make use of Bayesian inference to address substantive research questions in other fields. It would also be useful for graduate students and research scholars in statistics or biostatistics who wish to acquaint themselves with current research frontiers.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Research in Bayesian analysis and statistical decision theory is rapidly expanding and diversifying, making it increasingly more difficult for any single researcher to stay up to date on all current research frontiers. This book provides a review of curr…ent research challenges and opportunities. While the book can not exhaustively cover all current research areas, it does include some exemplary discussion of most research frontiers. Topics include objective Bayesian inference, shrinkage estimation and other decision based estimation, model selection and testing, nonparametric Bayes, the interface of Bayesian and frequentist inference, data mining and machine learning, methods for categorical and spatio-temporal data analysis and posterior simulation methods. Several major application areas are covered: computer models, Bayesian clinical trial design, epidemiology, phylogenetics, bioinformatics, climate modeling and applications in political science, finance and marketing. As a review of current research in Bayesian analysis the book presents a balance between theory and applications. The lack of a clear demarcation between theoretical and applied research is a reflection of the highly interdisciplinary and often applied nature of research in Bayesian statistics. The book is intended as an update for researchers in Bayesian statistics, including non-statisticians who make use of Bayesian inference to address substantive research questions in other fields. It would also be useful for graduate students and research scholars in statistics or biostatistics who wish to acquaint themselves with current research frontiers.
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Practical Nonparametric and Semiparametric Bayesian Statistics
Dey, Dipak (EDT); Muller, Peter (EDT); Sinha, Debajyoti (EDT)
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