Bayesian nonparametrics (18 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2003
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 65 von 160. Buch 65 von 160 - Springer Series in Statistics
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 2004
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Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Buch 20 von 46. Buch 20 von 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Buch 20 von 46. Buch 20 von 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Verlag: Cambridge Univ Pr, 2010
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Buch 20 von 46. Buch 20 von 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2023
Serie: ISSN, Buch 110 von 110. Buch 110 von 110 - ISSN
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Serie: ISSN, Buch 110 von 110. Buch 110 von 110 - ISSN
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Verlag: Springer New York, 2003
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 65 von 160. Buch 65 von 160 - Springer Series in Statistics
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 324 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Bayesian nonparametrics has grown tremendously in the last three decades, especially in the last few years. This book is the first systematic treatment of Bayesian nonparametric methods and the theory behind them. While the book is of s…pecial interest to Bayesians, it will also appeal to statisticians in general because Bayesian nonparametrics offers a whole continuous spectrum of robust alternatives to purely parametric and purely nonparametric methods of classical statistics. The book is primarily aimed at graduate students and can be used as the text for a graduate course in Bayesian nonparametrics. Though the emphasis of the book is on nonparametrics, there is a substantial chapter on asymptotics of classical Bayesian parametric models. Jayanta Ghosh has been Director and Jawaharlal Nehru Professor at the Indian Statistical Institute and President of the International Statistical Institute. He is currently professor of statistics at Purdue University. He has been editor of Sankhya and served on the editorial boards of several journals including the Annals of Statistics. Apart from Bayesian analysis, his interests include asymptotics, stochastic modeling, high dimensional model selection, reliability and survival analysis and bioinformatics. R.V. Ramamoorthi is professor at the Department of Statistics and Probability at Michigan State University. He has published papers in the areas of sufficiency invariance, comparison of experiments, nonparametric survival analysis and Bayesian analysis. In addition to Bayesian nonparametrics, he is currently interested in Bayesian networks and graphical models. He is on the editorial board of Sankhya.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Buch 20 von 46. Buch 20 von 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Zustand: New. 2010. Hardcover. The most intelligent guide to the hottest field in statistics. Editor(s): Hjort, Nils Lid; Holmes, Chris; Muller, Peter; Walker, Stephen G. Series: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Num Pages: 308 pages, 24 b/w illus. BIC Classification: PBT. Category: (UP) Postgraduate…, Research & Scholarly. Dimension: 263 x 187 x 18. Weight in Grams: 724. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Buch 20 von 46. Buch 20 von 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bayesian nonparametrics works - theoretically, computationally. The theory provides highly flexible models whose complexity grows appropriately with the amount of data. Computational issues, though challenging, are no longer intractable. All that is needed…is an entry point: this intelligent book is the perfect guide to what can seem a forbidding landscape. Tutorial chapters by Ghosal, Lijoi and Prünster, Teh and Jordan, and Dunson advance from theory, to basic models and hierarchical modeling, to applications and implementation, particularly in computer science and biostatistics. These are complemented by companion chapters by the editors and Griffin and Quintana, providing additional models, examining computational issues, identifying future growth areas, and giving links to related topics. This coherent text gives ready access both to underlying principles and to state-of-the-art practice. Specific examples are drawn from information retrieval, NLP, machine vision, computational biology, biostatistics, and bioinformatics.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 252 pages. 9.19x6.13x0.87 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2010
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 65 von 160. Buch 65 von 160 - Springer Series in Statistics
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Verlag: Springer, 2003
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 65 von 160. Buch 65 von 160 - Springer Series in Statistics
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Verlag: Springer New York, 2003
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 65 von 160. Buch 65 von 160 - Springer Series in Statistics
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Hardcover. Zustand: gut. 2003. Bayesian Nonparametrics In englischer Sprache. pages.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer New York, Springer US, 2010
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 65 von 160. Buch 65 von 160 - Springer Series in Statistics
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bayesian nonparametrics has grown tremendously in the last three decades, especially in the last few years. This book is the first systematic treatment of Bayesian nonparametric methods and the theory behind them. While the book is of special interes…t to Bayesians, it will also appeal to statisticians in general because Bayesian nonparametrics offers a whole continuous spectrum of robust alternatives to purely parametric and purely nonparametric methods of classical statistics. The book is primarily aimed at graduate students and can be used as the text for a graduate course in Bayesian nonparametrics. Though the emphasis of the book is on nonparametrics, there is a substantial chapter on asymptotics of classical Bayesian parametric models. Jayanta Ghosh has been Director and Jawaharlal Nehru Professor at the Indian Statistical Institute and President of the International Statistical Institute. He is currently professor of statistics at Purdue University. He has been editor of Sankhya and served on the editorial boards of several journals including the Annals of Statistics. Apart from Bayesian analysis, his interests include asymptotics, stochastic modeling, high dimensional model selection, reliability and survival analysis and bioinformatics. R.V. Ramamoorthi is professor at the Department of Statistics and Probability at Michigan State University. He has published papers in the areas of sufficiency invariance, comparison of experiments, nonparametric survival analysis and Bayesian analysis. In addition to Bayesian nonparametrics, he is currently interested in Bayesian networks and graphical models. He is on the editorial board of Sankhya.
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Verlag: Springer, Springer, 2003
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 65 von 160. Buch 65 von 160 - Springer Series in Statistics
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bayesian nonparametrics has grown tremendously in the last three decades, especially in the last few years. This book is the first systematic treatment of Bayesian nonparametric methods and the theory behind them. While the book is of special interest to Ba…yesians, it will also appeal to statisticians in general because Bayesian nonparametrics offers a whole continuous spectrum of robust alternatives to purely parametric and purely nonparametric methods of classical statistics. The book is primarily aimed at graduate students and can be used as the text for a graduate course in Bayesian nonparametrics. Though the emphasis of the book is on nonparametrics, there is a substantial chapter on asymptotics of classical Bayesian parametric models. Jayanta Ghosh has been Director and Jawaharlal Nehru Professor at the Indian Statistical Institute and President of the International Statistical Institute. He is currently professor of statistics at Purdue University. He has been editor of Sankhya and served on the editorial boards of several journals including the Annals of Statistics. Apart from Bayesian analysis, his interests include asymptotics, stochastic modeling, high dimensional model selection, reliability and survival analysis and bioinformatics. R.V. Ramamoorthi is professor at the Department of Statistics and Probability at Michigan State University. He has published papers in the areas of sufficiency invariance, comparison of experiments, nonparametric survival analysis and Bayesian analysis. In addition to Bayesian nonparametrics, he is currently interested in Bayesian networks and graphical models. He is on the editorial board of Sankhya.
