Computational Bayesian Statistics (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2019
Serie: Libro 9 de 15 - Institute of Mathematical Statistics Textbooks
- Tapa blanda
- Nuevo

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Paperback. Meaningful use of advanced Bayesian methods requires a good understanding of the fundamentals. This engaging book explains the ideas that underpin the construction and analysis of Bayesian models, with particular focus on computational methods and schemes. The unique features of the text are the extensive discussion of available software packages combined with a brief but complete and mathematically rigorous introduction to Bayesian inference. The text introduces Monte Carlo methods, Markov chain Monte Carlo methods, and Bayesian software, with additional material on model validation and comparison, transdimensional MCMC, and conditionally Gaussian models. The inclusion of problems makes the book suitable as a textbook for a first graduate-level course in Bayesian computation with a focus on Monte Carlo methods. The extensive discussion of Bayesian software - R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, STAN, and BayesX - makes it useful also for researchers and graduate students from beyond statistics. This book explains the fundamental ideas of Bayesian analysis, with a focus on computational methods such as MCMC and available software such as R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, Stan, and BayesX. It is suitable as a textbook for a first graduate-level course and as a user's guide for researchers and graduate students from beyond statistics. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781108703741
- Título
- Computational Bayesian Statistics (Paperback)
- Autor
- Carlos Daniel Paulino
- Editorial
- Cambridge University Press, Cambridge
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1108703747
- ISBN 13
- 9781108703741
- Serie
- Libro 9 de 15: Institute of Mathematical Statistics Textbooks
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Acerca del autor
Carlos Daniel Paulino is senior academic researcher in the Center of Statistics and Applications and was associate professor with habilitation in the Department of Mathematics of the Instituto Superior Técnico, both at the University of Lisbon. He has published frequently on Bayesian statistics and categorical data, with emphasis on applications in biostatistics. He has served as president of the Portuguese Statistical Society. He taught many undergraduate and graduate level courses, notably in mathematical statistics and Bayesian statistics.
Peter Müller is Professor in the Department of Mathematics and the Department of Statistics and Data Science at the University of Texas, Austin. He has published widely on computational methods in Bayesian statistics, non-parametric Bayesian statistics, and decision problems, with emphasis on applications in biostatistics and bioinformatics. He has served as president of the International Society for Bayesian Analysis, and as chair for the Section on Bayesian Statistics of the American Statistical Association. Besides many graduate-level courses he has taught short courses on Bayesian biostatistics, Bayesian clinical trial design, non-parametric Bayesian inference, medical decision making, and more.
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