Interdisciplinary bayesian statistics ebeb (4 Ergebnisse)
Interdisciplinary Bayesian Statistics. EBEB 2014.
Polpo, Adriano; Louzada, Francisco; Ramos Rifo, Laura; Stern, Julio Michael; Lauretto, Marcelo (Eds.)
Sprache: Englisch
Verlag: Cham, Springer International Publishing., 2014
Serie: Buch 116 von 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
- Hardcover
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Aufl. 2014. 235 mm x 155 mm. XVIII, 366 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Stamped. Shelfwear. Springer Proceedings… in Mathematics & Statistics ; 118. Sprache: Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2015
Serie: Buch 116 von 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
- Hardcover
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Verlag: Springer, 2015
Serie: Buch 116 von 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2015
Serie: Buch 116 von 464 - Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Through refereed papers, this volume focuses on the foundations of the Bayesian paradigm; their comparison to objectivistic or frequentist Statistics counterparts; and the appropriate application of Bayesian foundations. This research in Bayesian Statistics… is applicable to data analysis in biostatistics, clinical trials, law, engineering, and the social sciences. EBEB, the Brazilian Meeting on Bayesian Statistics, is held every two years by the ISBrA, the International Society for Bayesian Analysis, one of the most active chapters of the ISBA. The 12th meeting took place March 10-14, 2014 in Atibaia. Interest in foundations of inductive Statistics has grown recently in accordance with the increasing availability of Bayesian methodological alternatives. Scientists need to deal with the ever more difficult choice of the optimal method to apply to their problem. This volume shows how Bayes can be the answer. The examination and discussion on the foundations work towards the goal of proper application of Bayesian methods by the scientific community. Individual papers range in focus from posterior distributions for non-dominated models, to combining optimization and randomization approaches for the design of clinical trials, and classification of archaeological fragments with Bayesian networks.
