9781108481038 - computational bayesian statistics: an introduction di amaral turkman, m. antónia; paulino, carlos daniel; müller, peter (16 risultati)
Computational Bayesian Statistics
Amaral Turkman, M. Antà nia; Paulino, Carlos Daniel; Müller, Peter
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2019
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Computational Bayesian Statistics : An Introduction
Turkman, Maria Antonia Amaral; Paulino, Carlos Daniel; Muller, Peter
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2019
Serie: Libro 9 di 15 - Institute of Mathematical Statistics Textbooks
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Computational Bayesian Statistics : An Introduction
Turkman, Maria Antonia Amaral; Paulino, Carlos Daniel; Muller, Peter
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Editore: Cambridge University Press, 2019
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction (Institute of Mathematical Statistics Textbooks, Series Number 11)
Amaral Turkman, M. Antónia; Paulino, Carlos Daniel; Müller, Peter
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Editore: Cambridge University Press, 2019
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction (Institute of Mathematical Statistics Textbooks, Series Number 11)
Amaral Turkman, M. Antónia; Paulino, Carlos Daniel; Müller, Peter
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Computational Bayesian Statistics : An Introduction
Turkman, Maria Antonia Amaral; Paulino, Carlos Daniel; Muller, Peter
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Computational Bayesian Statistics : An Introduction
Turkman, Maria Antonia Amaral; Paulino, Carlos Daniel; Muller, Peter
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction (Institute of Mathematical Statistics Textbooks)
Amaral Turkman, M. Antónia; Paulino, Carlos Daniel; Müller, Peter
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction
Turkman, M. Antonia Amaral/ Paulino, Carlos Daniel/ Muller, Peter
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. Meaningful use of advanced Bayesian methods requires a good understanding of the fundamentals. This engaging book explains the ideas that underpin the construction and analysis of Bayesian models, with particular focus on computational methods and schemes. The unique features of the text ar…e the extensive discussion of available software packages combined with a brief but complete and mathematically rigorous introduction to Bayesian inference. The text introduces Monte Carlo methods, Markov chain Monte Carlo methods, and Bayesian software, with additional material on model validation and comparison, transdimensional MCMC, and conditionally Gaussian models. The inclusion of problems makes the book suitable as a textbook for a first graduate-level course in Bayesian computation with a focus on Monte Carlo methods. The extensive discussion of Bayesian software - R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, STAN, and BayesX - makes it useful also for researchers and graduate students from beyond statistics. This book explains the fundamental ideas of Bayesian analysis, with a focus on computational methods such as MCMC and available software such as R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, Stan, and BayesX. It is suitable as a textbook for a first graduate-level course and as a user's guide for researchers and graduate students from beyond statistics. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
Computational Bayesian Statistics: An Introduction
Amaral Turkman, M. Antónia|Paulino, Carlos Daniel|Müller, Peter
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction (Institute of Mathematical Statistics Textbooks)
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