Bayesian Core
A Practical Approach to Computational Bayesian Statistics
Jean-Michel Marin, Christian Robert - Collection Springer texts in statistics
Résumé
This Bayesian modeling book is intended for practitioners and applied statisticians looking for a self-contained entry to computational Bayesian statistics. Focusing on standard statistical models and backed up by discussed real datasets available from the book website, it provides an operational methodology for conducting Bayesian inference, rather than focusing on its theoretical justifications. Special attention is paid to the derivation of prior distributions in each case and specific reference solutions are given for each of the models. Similarly, computational details are worked out to lead the reader towards an effective programming of the methods given in the book.
L'auteur - Christian Robert
Actuaire et Docteur en Mathématiques Appliquées, Christian Robert enseigne l'économétrie de l'assurance à l'Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Economique et au Conservatoire National des Arts et Métiers.
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Sommaire
- Preface
- User's Manual
- Normal Models
- Regression and Variable Selection
- Generalized Linear Models
- Capture-Recapture Experiments
- Mixture Models
- Dynamic Models
- Image Analysis
- References
- Index
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Springer |
| Auteur(s) | Jean-Michel Marin, Christian Robert |
| Collection | Springer texts in statistics |
| Parution | 01/02/2007 |
| Nb. de pages | 260 |
| Couverture | Relié |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9780387389790 |
| ISBN13 | 978-0-387-38979-0 |
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