Bayesian Model Selection and Statistical Modeling
Idioma: inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC Sep 2019, 2019
Serie: Libro 39 de 88 - Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Along with many practical applications, Bayesian Model Selection and Statistical Modeling presents an array of Bayesian inference and model selection procedures. It thoroughly explains the concepts, illustrates the derivations of various Bayesian model selection criteria through examples, and provides R code for implementation. The author shows how to implement a variety of Bayesian inference using R and sampling methods, such as Markov chain Monte Carlo. He covers the different types of simulation-based Bayesian model selection criteria, including the numerical calculation of Bayes factors, the Bayesian predictive information criterion, and the deviance information criterion. He also provides a theoretical basis for the analysis of these criteria. In addition, the author discusses how Bayesian model averaging can simultaneously treat both model and parameter uncertainties.Selecting and constructing the appropriate statistical model significantly affect the quality of results in decision making, forecasting, stochastic structure explorations, and other problems. Helping you choose the right Bayesian model, this book focuses on the framework for Bayesian model selection and includes practical examples of model selection criteria. 302 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9780367383978
- Título
- Bayesian Model Selection and Statistical Modeling
- Autor
- Tomohiro Ando
- Editorial
- Chapman And Hall/CRC Sep 2019
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0367383977
- ISBN 13
- 9780367383978
- Peso del artículo
- 462 gramos
- Dimensiones
- 234x156x16 mm
- Serie
- Libro 39 de 88: Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
Along with many practical applications, Bayesian Model Selection and Statistical Modeling presents an array of Bayesian inference and model selection procedures. It thoroughly explains the concepts, illustrates the derivations of various Bayesian model selection criteria through examples, and provides R code for implementation.
The author shows how to implement a variety of Bayesian inference using R and sampling methods, such as Markov chain Monte Carlo. He covers the different types of simulation-based Bayesian model selection criteria, including the numerical calculation of Bayes factors, the Bayesian predictive information criterion, and the deviance information criterion. He also provides a theoretical basis for the analysis of these criteria. In addition, the author discusses how Bayesian model averaging can simultaneously treat both model and parameter uncertainties.
Selecting and constructing the appropriate statistical model significantly affect the quality of results in decision making, forecasting, stochastic structure explorations, and other problems. Helping you choose the right Bayesian model, this book focuses on the framework for Bayesian model selection and includes practical examples of model selection criteria.
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Acerca del autor
Tomohiro Ando is an associate professor of management science in the Graduate School of Business Administration at Keio University in Japan.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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