Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives

Idioma: inglés

Editorial: John Wiley and Sons Inc, US, 2004

047009043X / 9780470090435

Serie: Libro 213 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics

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Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives: An Essential Journey with Donald Rubin's Statistical Family This book brings together a collection of articles on statistical methods relating to missing data analysis, including multiple imputation, propensity scores, instrumental variables, and Bayesian inference. Covering new research topics and real-world examples which do not feature in many standard texts. The book is dedicated to Professor Don Rubin (Harvard). Don Rubin has made fundamental contributions to the study of missing data. Key features of the book include: Comprehensive coverage of an imporant area for both research and applications.Adopts a pragmatic approach to describing a wide range of intermediate and advanced statistical techniques.Covers key topics such as multiple imputation, propensity scores, instrumental variables and Bayesian inference.Includes a number of applications from the social and health sciences.Edited and authored by highly respected researchers in the area.…

N° de ref. del artículo LU-9780470090435

Título
Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives
Autor
Andrew Gelman
Editorial
John Wiley and Sons Inc, US
Año de publicación
2004
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
047009043X
ISBN 13
9780470090435
Peso del artículo
794 gramos
Serie
Libro 213 de 358: Wiley Series in Probability and Statistics

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