Bayesian Regression Modeling with INLA

Idioma: inglés

Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2020

0367572265 / 9780367572266

Serie: Libro 19 de 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis

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INLA stands for Integrated Nested Laplace Approximations, which is a new method for fitting a broad class of Bayesian regression models. No samples of the posterior marginal distributions need to be drawn using INLA, so it is a computationally convenient alternative to Markov chain Monte Carlo (MCMC), the standard tool for Bayesian inference.Bayesian Regression Modeling with INLA covers a wide range of modern regression models and focuses on the INLA technique for building Bayesian models using real-world data and assessing their validity. A key theme throughout the book is that it makes sense to demonstrate the interplay of theory and practice with reproducible studies. Complete R commands are provided for each example, and a supporting website holds all of the data described in the book. An R package including the data and additional functions in the book is available to download. The book is aimed at readers who have a basic knowledge of statistical theory and Bayesian methodology. It gets readers up to date on the latest in Bayesian inference using INLA and prepares them for sophisticated, real-world work.

N° de ref. del artículo LU-9780367572266

Título
Bayesian Regression Modeling with INLA
Autor
Xiaofeng Wang, Yu Yue Ryan, Julian J. Faraway
Editorial
Taylor and Francis Ltd, GB
Año de publicación
2020
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
0367572265
ISBN 13
9780367572266
Peso del artículo
453 gramos
Serie
Libro 19 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis

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