- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.0000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Bayesian Missing Data Problems
EM, Data Augmentation and Noniterative Computation
Ming T Tan, Guo-Liang Tian, Kai Wang Ng
129,95 €
+ 259 points
Format
Description
This book presents solutions to missing data problems through explicit or noniterative sampling calculation of Bayesian posteriors, based on the inverse Bayes formulae. The authors focus on exact numerical solutions, a conditional sampling approach via data augmentation, and a noniterative sampling approach via EM-type algorithms. They describe Monte Carlo simulation, numerical techniques, and optimization methods. The book illustrates the methods with biostatistical models and real-world applications, including mixed effects and hierarchical models, nonresponse and contingency tables, and the constrained parameter problem reformulated as a missing data problem.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 346
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 32
Caractéristiques
- EAN:
- 9780367385309
- Date de parution :
- 04-11-19
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 155 mm x 234 mm
- Poids :
- 703 g
Les avis
Nous publions uniquement les avis qui respectent les conditions requises. Consultez nos conditions pour les avis.