A First Course in Bayesian Statistical Met...

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Beschreibung

A self-contained introduction to probability, exchangeability and Bayes¿ rule provides a theoretical understanding of the applied material.

Numerous examples with R-code that can be run "as-is" allow the reader to perform the data analyses themselves.

The development of Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo methods in the context of data analysis examples provides motivation for these computational methods.

Zusammenfassung

Provides a nice introduction to Bayesian statistics with sufficient grounding in the Bayesian framework without being distracted by more esoteric points

The material is well-organized, weaving applications, background material and computation discussions throughout the book

R examples also facilitate how the approaches work

Includes supplementary material: [...]

Inhaltsverzeichnis

and examples.- Belief, probability and exchangeability.- One-parameter models.- Monte Carlo approximation.- The normal model.- Posterior approximation with the Gibbs sampler.- The multivariate normal model.- Group comparisons and hierarchical modeling.- Linear regression.- Nonconjugate priors and Metropolis-Hastings algorithms.- Linear and generalized linear mixed effects models.- Latent variable methods for ordinal data.

Details

Erscheinungsjahr:	2010
Fachbereich:	Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre:	Mathematik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Seiten:	284
Reihe:	Springer Texts in Statistics
Inhalt:	ix 271 S.
ISBN-13:	9781441928283
ISBN-10:	1441928286
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	Paperback
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Hoff, Peter D.
Auflage:	Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2009
Hersteller:	Springer US Springer New York Springer Texts in Statistics
Maße:	235 x 155 x 16 mm
Von/Mit:	Peter D. Hoff
Erscheinungsdatum:	19.11.2010
Gewicht:	0,435 kg

preigu-id: 107152401