Bayesian missing data problems von tan ming (6 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2019
Serie: Chapman & Hall/CRC Biostatistics, Buch 15 von 155. Buch 15 von 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, , Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2019
Serie: Chapman & Hall/CRC Biostatistics, Buch 15 von 155. Buch 15 von 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2009
Serie: Chapman & Hall/CRC Biostatistics, Buch 15 von 155. Buch 15 von 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics
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Anbieter: My Dead Aunt's Books, Hyattsville, MD, USAMy Dead Aunt's Books
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hardcover. Zustand: As New. Unmarked hardcover in pristine condition. Never used.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman & Hall 2019
Serie: Chapman & Hall/CRC Biostatistics, Buch 15 von 155. Buch 15 von 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics
- Softcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, , Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Paperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 328 pages. 9.00x5.00x0.75 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press 2009
Serie: Chapman & Hall/CRC Biostatistics, Buch 15 von 155. Buch 15 von 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics
- Hardcover
Anbieter: moluna, Greven, , Deutschlandmoluna
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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.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Aug 2009 2009
Serie: Chapman & Hall/CRC Biostatistics, Buch 15 von 155. Buch 15 von 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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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 ap…proach 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.
