Monte Carlo Methods in Bayesian Computation

Idioma: inglés

Editorial: Springer, 2012

146127074X / 9781461270744

Serie: Libro 49 de 160 - Springer Series in Statistics

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Sampling from the posterior distribution and computing posterior quanti ties of interest using Markov chain Monte Carlo (MCMC) samples are two major challenges involved in advanced Bayesian computation. This book examines each of these issues in detail and focuses heavily on comput ing various posterior quantities of interest from a given MCMC sample. Several topics are addressed, including techniques for MCMC sampling, Monte Carlo (MC) methods for estimation of posterior summaries, improv ing simulation accuracy, marginal posterior density estimation, estimation of normalizing constants, constrained parameter problems, Highest Poste rior Density (HPD) interval calculations, computation of posterior modes, and posterior computations for proportional hazards models and Dirichlet process models. Also extensive discussion is given for computations in volving model comparisons, including both nested and nonnested models. Marginal likelihood methods, ratios of normalizing constants, Bayes fac tors, the Savage-Dickey density ratio, Stochastic Search Variable Selection (SSVS), Bayesian Model Averaging (BMA), the reverse jump algorithm, and model adequacy using predictive and latent residual approaches are also discussed. The book presents an equal mixture of theory and real applications.

N° de ref. del artículo 9781461270744

Título
Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
Autor
Joseph G. Ibrahim
Editorial
Springer
Año de publicación
2012
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
146127074X
ISBN 13
9781461270744
Peso del artículo
610 gramos
Dimensiones
235x155x22 mm
Serie
Libro 49 de 160: Springer Series in Statistics

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