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bayesian missing data problems von tan ming (5 Ergebnisse)
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Bayesian Missing Data Problems: EM, Data Augmentation and Noniterative Computation (Chapman & Hall/CRC Biostatistics, 32)
Buch 19 von 151: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Bayesian Missing Data Problems: EM, Data Augmentation and Noniterative Computation (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
Buch 19 von 151: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: My Dead Aunt's Books, Hyattsville, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
hardcover. Zustand: As New. Unmarked hardcover in pristine condition. Never used.
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Bayesian Missing Data Problems: Em, Data Augmentation and Noniterative Computation
Buch 19 von 151: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 328 pages. 9.00x5.00x0.75 inches. In Stock.
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Ming T. Tan is Professor of Biostatistics in the Department of Epidemiology and Preventive Medicine at the University of Maryland School of Medicine and Director of the Division of Biostatistics at the University of Maryland Greenebaum C.
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Bayesian Missing Data Problems : EM, Data Augmentation and Noniterative Computation
Buch 19 von 151: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsSprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Aug 2009, 2009
ISBN 10: 142007749X ISBN 13: 9781420077490
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book provides a systematic view of Bayesian methods to be used with missing data problems. The text presents a non-iterative approach that provides either explicit or non-iterative sampling calculation of posteriors. This computation includes exact numerical solutions, a conditional sampling approach via data augmentation, and a non-iterative sampling approach via EM-type algorithms. It illustrates the application of Bayesian analysis to important biostatistics problems and to other real-world applications, including the constrained parameter problem reformulated as a missing data problem. The text includes S-PLUS/R computer codes to supplement existing functions for statistical distributions and stochastic processes.
