iPhoneAlle anzeigen
iPhone 11iPhone 11 ProiPhone 11 Pro MaxiPhone 12iPhone 12 ProiPhone 12 Pro MaxiPhone 12 miniiPhone 13iPhone 13 ProiPhone 13 Pro MaxiPhone 13 miniiPhone 14iPhone 14 PlusiPhone 14 ProiPhone 14 Pro MaxiPhone 15iPhone 15 PlusiPhone 15 ProiPhone 15 Pro MaxiPhone 16iPhone 16 PlusiPhone 16 ProiPhone 16 Pro MaxiPhone 16eiPhone 8iPhone 8 PlusiPhone SE 2020iPhone SE 2022iPhone XiPhone XRiPhone XSiPhone XS Max
Galaxy A-SerieAlle anzeigen
Galaxy A12Galaxy A13Galaxy A13 5GGalaxy A14Galaxy A15Galaxy A16Galaxy A17 5GGalaxy A20eGalaxy A21Galaxy A22Galaxy A23Galaxy A24Galaxy A25Galaxy A26 5GGalaxy A32Galaxy A33Galaxy A34Galaxy A35Galaxy A36 5GGalaxy A40Galaxy A41Galaxy A42Galaxy A50Galaxy A51Galaxy A52Galaxy A53Galaxy A54Galaxy A55Galaxy A56 5GGalaxy A70Galaxy A71Galaxy A72
Redmi SeriesAlle anzeigen
Redmi 10Redmi 13CRedmi 15 5GRedmi Note 10Redmi Note 10 ProRedmi Note 11Redmi Note 11 ProRedmi Note 11 Pro Plus 5GRedmi Note 11sRedmi Note 12Redmi Note 12 5GRedmi Note 12 ProRedmi Note 12 Pro 5GRedmi Note 12 Pro PlusRedmi Note 13Redmi Note 13 5GRedmi Note 13 ProRedmi Note 13 Pro PlusRedmi Note 14Redmi Note 14 Pro PlusRedmi Note 8Redmi Note 8 ProRedmi Note 9Redmi Note 9 Pro
- Startseite
Bücher Englische Bücher Wissen & Bildung Naturwissenschaft, Medizin, Informatik, Technik Mathematik Wahrscheinlichkeitstheorie & Statistik Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
Derzeit nicht verfügbar
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
Ming-Hui Chen, Qi-Man Shao, Joseph G. Ibrahim (Broschiert, Englisch)
★★★★★
☆☆☆☆☆ Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
Sampling from the posterior distribution and computing posterior quanti ties of interest using Markov chain Monte Carlo (MCMC) samples are two major challenges involved in advanced Bayesian computation. This book examines each of these issues in detail and focuses heavily on comput ing various posterior quantities of interest from a given MCMC sample. Several topics are addressed, including… techniques for MCMC sampling, Monte Carlo (MC) methods for estimation of posterior summaries, improv ing simulation accuracy, marginal posterior density estimation, estimation of normalizing constants, constrained parameter problems, Highest Poste rior Density (HPD) interval calculations, computation of posterior modes, and posterior computations for proportional hazards models and Dirichlet process models. Also extensive discussion is given for computations in volving model comparisons, including both nested and nonnested models. Marginal likelihood methods, ratios of normalizing constants, Bayes fac tors, the Savage-Dickey density ratio, Stochastic Search Variable Selection (SSVS), Bayesian Model Averaging (BMA), the reverse jump algorithm, and model adequacy using predictive and latent residual approaches are also discussed. The book presents an equal mixture of theory and real applications. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
04.10.2012
Sprache
Englisch
EAN
9781461270744
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Springer Series in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Ming-Hui Chen, Qi-Man Shao, Joseph G. Ibrahim
Seitenanzahl
387
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Bayesian Computation, Estimator, Likelihood, Logistic Regression, Markov Chain, Monte Carlo Methods, Time series, statistics
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBWL - Stochastik
UFM - Mathematische und statistische Software
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
-.-
★★★★★
☆☆☆☆☆ Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Sicher bei rebuy kaufen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!
Sicher bei rebuy kaufen