Monte Carlo Methods in Bayesian Computation

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2012

146127074X / 9781461270744

Serie: Buch 49 von 160 - Springer Series in Statistics

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Sampling from the posterior distribution and computing posterior quanti ties of interest using Markov chain Monte Carlo (MCMC) samples are two major challenges involved in advanced Bayesian computation. This book examines each of these issues in detail and focuses heavily on comput ing various posterior quantities of interest from a given MCMC sample. Several topics are addressed, including techniques for MCMC sampling, Monte Carlo (MC) methods for estimation of posterior summaries, improv ing simulation accuracy, marginal posterior density estimation, estimation of normalizing constants, constrained parameter problems, Highest Poste rior Density (HPD) interval calculations, computation of posterior modes, and posterior computations for proportional hazards models and Dirichlet process models. Also extensive discussion is given for computations in volving model comparisons, including both nested and nonnested models. Marginal likelihood methods, ratios of normalizing constants, Bayes fac tors, the Savage-Dickey density ratio, Stochastic Search Variable Selection (SSVS), Bayesian Model Averaging (BMA), the reverse jump algorithm, and model adequacy using predictive and latent residual approaches are also discussed. The book presents an equal mixture of theory and real applications.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781461270744

Titel
Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
Autor
Joseph G. Ibrahim
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2012
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
146127074X
ISBN-13
9781461270744
Artikelgewicht
610 Gramm
Abmessungen
235x155x22 mm
Serie
Buch 49 von 160: Springer Series in Statistics

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