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9781108481038 - Computational Bayesian Statistics: An Introduction (Institute of Mathematical Statistics Textbooks, Band 11) (Institute of Mathematical Statistics Textbooks, 11, Ba... (5 Ergebnisse)
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction
Buch 9 von 15: Institute of Mathematical Statistics TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 1108481035 ISBN 13: 9781108481038
Anbieter: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, USA
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction (Institute of Mathematical Statistics Textbooks, Series Number 11)
Buch 9 von 15: Institute of Mathematical Statistics TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 1108481035 ISBN 13: 9781108481038
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction
Buch 9 von 15: Institute of Mathematical Statistics TextbooksAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Computational Bayesian Statistics: An Introduction: 11 (Institute of Mathematical Statistics Textbooks)
Buch 9 von 15: Institute of Mathematical Statistics TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 1108481035 ISBN 13: 9781108481038
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Computational Bayesian Statistics
Buch 9 von 15: Institute of Mathematical Statistics TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 1108481035 ISBN 13: 9781108481038
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 are 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.
