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Bayesian Nonparametric Data Analysis

Peter Müller, Fernando Andres Quintana, Alejandro Jara, Tim Hanson
Livre relié | Anglais | Springer Statistics
116,45 €
+ 232 points
Format
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Description

This book reviews nonparametric Bayesian methods and models that have proven useful in the context of data analysis. Rather than providing an encyclopedic review of probability models, the book's structure follows a data analysis perspective. As such, the chapters are organized by traditional data analysis problems. In selecting specific nonparametric models, simpler and more traditional models are favored over specialized ones.

The discussed methods are illustrated with a wealth of examples, including applications ranging from stylized examples to case studies from recent literature. The book also includes an extensive discussion of computational methods and details on their implementation. R code for many examples is included in online software pages.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
193
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783319189673
Date de parution :
26-06-15
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
467 g

Les avis