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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series) - Tapa dura
Libro 102 de 155: 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 (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective. Biostatistics A Series of Reference and Textbooks.
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Marcel Dekker, Inc., 2000
ISBN 10: 0824790340
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Generalized Linear Models
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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 (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
Publicado por
Taylor & Francis Group, 2000
ISBN 10: 0824790340
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Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Taylor & Francis Group, 2000
ISBN 10: 0824790340
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