Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Band 44) (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, 44, Band 44) - Hardcover
Buch 34 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
Inhaltsangabe
Bayesian nonparametrics comes of age with this landmark text synthesizing theory, methodology and computation.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Subhashis Ghosal is Professor of Statistics at North Carolina State University. His primary research interest is in the theory, methodology and various applications of Bayesian nonparametrics. He has edited one book, written nearly one hundred papers, and serves on the editorial boards of the Annals of Statistics, Bernoulli, and the Electronic Journal of Statistics. He is an elected fellow of the Institute of Mathematical Statistics, the American Statistical Association and the International Society for Bayesian Analysis.
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Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 44)
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Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
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Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Explosive growth in computing power has made Bayesian methods for infinite-dimensional models - Bayesian nonparametrics - a nearly universal framework for inference, finding practical use in numerous subject areas. Written by leading researchers, this authoritative text draws on theoretical advances of the past twenty years to synthesize all aspects of Bayesian nonparametrics, from prior construction to computation and large sample behavior of posteriors. Because understanding the behavior of posteriors is critical to selecting priors that work, the large sample theory is developed systematically, illustrated by various examples of model and prior combinations. Precise sufficient conditions are given, with complete proofs, that ensure desirable posterior properties and behavior. Each chapter ends with historical notes and numerous exercises to deepen and consolidate the reader's understanding, making the book valuable for both graduate students and researchers in statistics and machine learning, as well as in application areas such as econometrics and biostatistics. Artikel-Nr. 9780521878265
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Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics: Series Number 44: Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
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Zustand: New. Bayesian nonparametrics comes of age with this landmark text synthesizing theory, methodology and computation. Series: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Num Pages: 656 pages, 15 b/w illus. BIC Classification: PBT. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 253 x 177. . . 2017. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9780521878265
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