Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bayesian and Frequentist Regression Methodsprovides a modern account of both Bayesian and frequentist methods of regression analysis. Many texts cover one or the other of the approaches, but this is the most comprehensive combination of Bayesian and frequentist methods that exists in one place.The two philosophical approaches to regression methodology are featured here as complementary techniques, with theory and data analysis providing supplementary components of the discussion. In particular, methods are illustrated using a variety of data sets. The majority of the data sets are drawn from biostatistics but the techniques are generalizable to a wide range of other disciplines.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781441909244

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Bibliografische Details

Titel: Bayesian and Frequentist Regression Methods
Verlag: Springer New York, Springer US
Erscheinungsjahr: 2013
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1441909249
ISBN-13: 9781441909244
Einband: Buch
Zustand: Neu

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Bayesian and Frequentist Regression Methods provides a modern account of both Bayesian and frequentist methods of regression analysis. Many texts cover one or the other of the approaches, but this is the most comprehensive combination of Bayesian and frequentist methods that exists in one place.

The two philosophical approaches to regression methodology are featured here as complementary techniques, with theory and data analysis providing supplementary components of the discussion. In particular, methods are illustrated using a variety of data sets. The majority of the data sets are drawn from biostatistics but the techniques are generalizable to a wide range of other disciplines.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Jon Wakefield is Professor in the Departments of Statistics and Biostatistics at the University of Washington. His interests lie in biostatistics, epidemiology and genetics and in links between frequentist and Bayesian methods. His work has been published extensively. He received his PhD from the University of Nottingham, and his honors include the Guy Medal in Bronze from the Royal Statistical Society, and he is a Fellow of the American Statistical Association. He has previously been the Chair of the Department of Statistics at the University of Washington.

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