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9783319927466 - Modern Bayesian Statistics in Clinical Research von Cleophas (8 Ergebnisse)
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Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing AG, 2018
ISBN 10: 3319927469 ISBN 13: 9783319927466
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Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
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Verlag: Springer International Publishing AG, 2018
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Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
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Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
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MODERN BAYESIAN STATISTICS IN CLINICAL R
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Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319927469 ISBN 13: 9783319927466
Zustand: New. First edition to systematically imply modern Bayesian statistics in traditional clinical data analysisDemonstrates that Markov Chain Monte Carlo procedures laid out as Bayesian tests provide more robust correlation coefficients than trad.
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Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
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Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319927469 ISBN 13: 9783319927466
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The current textbook has been written as a help to medical / health professionals and students for the study of modern Bayesian statistics, where posterior and prior odds have been replaced with posterior and prior likelihood distributions. Why may likelihood distributions better than normal distributions estimate uncertainties of statistical test results Nobody knows for sure, and the use of likelihood distributions instead of normal distributions for the purpose has only just begun, but already everybody is trying and using them. SPSS statistical software version 25 (2017) has started to provide a combined module entitled Bayesian Statistics including almost all of the modern Bayesian tests (Bayesian t-tests, analysis of variance (anova), linear regression, crosstabs etc.). Modern Bayesian statistics is based on biological likelihoods, and may better fit clinical data than traditional tests based normal distributions do. This is the first edition to systematically implymodern Bayesian statistics in traditional clinical data analysis. This edition also demonstrates that Markov Chain Monte Carlo procedures laid out as Bayesian tests provide more robust correlation coefficients than traditional tests do. It also shows that traditional path statistics are both textually and conceptionally like Bayes theorems, and that structural equations models computed from them are the basis of multistep regressions, as used with causal Bayesian networks.
