Neuware -Graphical models in their modern form have been around since the late 1970s and appear today in many areas of the sciences. Along with the ongoing developments of graphical models, a number of different graphical modeling software programs have been written over the years. In recent years many of these software developments have taken place within the R community, either in the form of new packages or by providing an R interface to existing software. This book attempts to give the reader a gentle introduction to graphical modeling using R and the main features of some of these packages. In addition, the bookprovides examples of how more advanced aspects of graphical modeling can be represented and handled within R. Topics covered in the seven chapters include graphical models for contingency tables, Gaussian and mixed graphical models, Bayesian networks and modeling high dimensional data.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 192 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781461422983

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Bibliografische Details

Titel: Graphical Models with R
Verlag: Springer New York, Springer US Feb 2012
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1461422981
ISBN-13: 9781461422983
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 11 mm
Gewicht: 300 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Graphical models in their modern form have been around since the late 1970s and appear today in many areas of the sciences. Along with the ongoing developments of graphical models, a number of different graphical modeling software programs have been written over the years. In recent years many of these software developments have taken place within the R community, either in the form of new packages or by providing an R interface to existing software. This book attempts to give the reader a gentle introduction to graphical modeling using R and the main features of some of these packages. In addition, the book provides examples of how more advanced aspects of graphical modeling can be represented and handled within R. Topics covered in the seven chapters include graphical models for contingency tables, Gaussian and mixed graphical models, Bayesian networks and modeling high dimensional data.

�ber die Autorin bzw. den Autor

S�ren H�jsgaard is Associate Professor in Statistics and Head of the Department of Mathematical Sciences at Aalborg University.

David Edwards is Associate Professor at the Department of Molecular Biology and Genetics, Aarhus University.

Steffen Lauritzen is Professor of Statistics and Head of the Department of Statistics at the University of Oxford.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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