Polson nicholas g (27 risultati)
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Bayesian Theory and Applications
Damien, Paul (EDT); Dellaportas, Petros (EDT); Polson, Nicholas G. (EDT); Stephens, David A. (EDT)
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Bayesian Theory and Applications
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Bayesian Theory and Applications
. Ed(s): Damien, Paul; Dellaportas, Petros; Polson, Nicholas G.; Stephens, David A.
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Condizione: New. No phenomenon in any aspect of human enterprise is known with certainty. Probability and Statistics help us quantify uncertainty and lead to better decisions that, hopefully, enhance life. The impact of the ideas in this book has already revolutionised our ability to take informed decisions, and continues to do…so at an astonishing rate. Editor(s): Damien, Paul; Dellaportas, Petros; Polson, Nicholas G.; Stephens, David A. Num Pages: 718 pages, 121 b/w line drawings & 21 b/w halftones. BIC Classification: PBT. Category: (UU) Undergraduate. Dimension: 235 x 155 x 40. Weight in Grams: 1050. . 2015. Paperback. . . . .
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. Ed(s): Damien, Paul; Dellaportas, Petros; Polson, Nicholas G.; Stephens, David A.
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Hardback. Condizione: New. This two volume set is a collection of 30 classic papers presenting ideas which have now become standard in the field of Bayesian inference. Topics covered include the central field of statistical inference as well as applications to areas of probability theory, information theory, utility theory and c…omputational theory. It is organized into seven sections: foundations, information theory and prior distributions; robustness and outliers; hierarchical, multivariate and non-parametric models; asymptotics; computations and Monte Carlo methods; and Bayesian econometrics.
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Hardback. Condizione: New. This two volume set is a collection of 30 classic papers presenting ideas which have now become standard in the field of Bayesian inference. Topics covered include the central field of statistical inference as well as applications to areas of probability theory, information theory, utility theory and c…omputational theory. It is organized into seven sections: foundations, information theory and prior distributions; robustness and outliers; hierarchical, multivariate and non-parametric models; asymptotics; computations and Monte Carlo methods; and Bayesian econometrics.
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