Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series) - Tapa dura
Libro 7 de 151: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
Sinopsis
This volume describes how to conceptualize, perform, and critique traditional generalized linear models (GLMs) from a Bayesian perspective and how to use modern computational methods to summarize inferences using simulation. Introducing dynamic modeling for GLMs and containing over 1000 references and equations, Generalized Linear Models considers parametric and semiparametric approaches to overdispersed GLMs, presents methods of analyzing correlated binary data using latent variables. It also proposes a semiparametric method to model link functions for binary response data, and identifies areas of important future research and new applications of GLMs.
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Acerca del autor
Dipak K. Dey, Sujit K. Ghosh , Bani K. Mallick
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective. Biostatistics A Series of Reference and Textbooks.
Publicado por
Marcel Dekker, Inc., 2000
ISBN 10: 0824790340
ISBN 13: 9780824790349
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Taylor & Francis Group, 2000
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Generalized Linear Models : A Bayesian Perspective
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective
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Taylor & Francis Group, 2000
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Gebunden. Condición: New. Dipak K. Dey, Sujit K. Ghosh , Bani K. MallickThis volume describes how to conceptualize, perform, and critique traditional generalized linear models (GLMs) from a Bayesian perspective and how to use modern computational methods to summarize inferen. Nº de ref. del artículo: 595075279
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