Name: Bayesian Methods: An Analysis for Statisticians and Interdisciplinary Researchers (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)
Price: 76535.00 ARS
Availability: InStock
Author: Thomas Leonard
ISBN: 9780521004145

portada Bayesian Methods: An Analysis for Statisticians and Interdisciplinary Researchers (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Cambridge University Press

Autor

Thomas Leonard

Año

2001

Idioma

Inglés

N° páginas

348

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN

0521004144

ISBN13

9780521004145

Categorías

Probabilidad y estadística

Bayesian Methods: An Analysis for Statisticians and Interdisciplinary Researchers (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)

Thomas Leonard (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Bayesian Methods: An Analysis for Statisticians and Interdisciplinary Researchers (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)"

This book describes the Bayesian approach to statistics at a level suitable for final year undergraduate and Masters students. It is unusual in presenting Bayesian statistics with a practical flavor and an emphasis on mainstream statistics, showing how to infer scientific, medical, and social conclusions from numerical data. The authors draw on many years of experience with practical and research programs and describe many statistical methods, not readily available elsewhere. A first chapter on Fisherian methods, together with a strong overall emphasis on likelihood, makes the text suitable for mainstream statistics courses whose instructors wish to follow mixed or comparative philosophies. The other chapters contain important sections relating to many areas of statistics such as the linear model, categorical data analysis, time series and forecasting, mixture models, survival analysis, Bayesian smoothing, and non-linear random effects models. The text includes a large number of practical examples, worked examples, and exercises. It will be essential reading for all statisticians, statistics students, and related interdisciplinary researchers.

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