Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inf...

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Beschreibung

Bayesian nonparametrics comes of age with this landmark text synthesizing theory, methodology and computation.

Über den Autor

Subhashis Ghosal is Professor of Statistics at North Carolina State University. His primary research interest is in the theory, methodology and various applications of Bayesian nonparametrics. He has edited one book, written nearly one hundred papers, and serves on the editorial boards of the Annals of Statistics, Bernoulli, and the Electronic Journal of Statistics. He is an elected fellow of the Institute of Mathematical Statistics, the American Statistical Association and the International Society for Bayesian Analysis.

Inhaltsverzeichnis

Preface; Glossary of symbols; 1. Introduction; 2. Priors on function spaces; 3. Priors on spaces of probability measures; 4. Dirichlet processes; 5. Dirichlet process mixtures; 6. Consistency: general theory; 7. Consistency: examples; 8. Contraction rates: general theory; 9. Contraction rates: examples; 10. Adaptation and model selection; 11. Gaussian process priors; 12. Infinite-dimensional Bernstein-von Mises theorem; 13. Survival analysis; 14. Discrete random structures; Appendices; References; Author index; Subject index.

Erscheinungsjahr:	2019
Fachbereich:	Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre:	Mathematik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Buch
Seiten:	672
ISBN-13:	9780521878265
ISBN-10:	0521878268
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	HC gerader Rücken kaschiert
Einband:	Gebunden
Autor:	Vaart, Aad van der
Hersteller:	Cambridge University Press
Maße:	260 x 183 x 40 mm
Von/Mit:	Aad van der Vaart
Erscheinungsdatum:	19.03.2019
Gewicht:	1,44 kg

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