Bayesian analysis: general framework: Includes multivariate regression analysis, model selection and response prediction - Tapa blanda
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The book "Bayesian analysis: general framework" deals with Bayesian inference within the framework of four stochastic models: the normal random sample, the Gauss-Markov model, the beta-binomial model and the Poisson-gamma model. For each of these models, analytic expressions are presented for the posterior PDF, the prior predictive PDF and the posterior predictive PDF, under the Laplace prior PDF, the Jeffreys prior PDF and the conjugate prior PDF. Topics such as the elicitation of hyper-parameter for the conjugate prior PDF, the selection of models and prediction in multivariate regression analysis and the use of the Bayes factor in the test of hypothesis are dealt with more detail.
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The book "Bayesian analysis: general framework" deals with Bayesian inference within the framework of four stochastic models: the normal random sample, the Gauss-Markov model, the beta-binomial model and the Poisson-gamma model. For each of these models, analytic expressions are presented for the posterior PDF, the prior predictive PDF and the posterior predictive PDF, under the Laplace prior PDF, the Jeffreys prior PDF and the conjugate prior PDF. Topics such as the elicitation of hyper-parameter for the conjugate prior PDF, the selection of models and prediction in multivariate regression analysis and the use of the Bayes factor in the test of hypothesis are dealt with more detail.
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Bayesian analysis: general framework: Includes multivariate regression analysis, model selection and response prediction
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The book 'Bayesian analysis: general framework' deals with Bayesian inference within the framework of four stochastic models: the normal random sample, the Gauss-Markov model, the beta-binomial model and the Poisson-gamma model. For each of these models, analytic expressions are presented for the posterior PDF, the prior predictive PDF and the posterior predictive PDF, under the Laplace prior PDF, the Jeffreys prior PDF and the conjugate prior PDF. Topics such as the elicitation of hyper-parameter for the conjugate prior PDF, the selection of models and prediction in multivariate regression analysis and the use of the Bayes factor in the test of hypothesis are dealt with more detail.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 156 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783659716287
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