Monte Carlo Methods in Bayesian Computation

Idioma: inglés

Editorial: Springer New York Jan 2000, 2000

0387989358 / 9780387989358

Serie: Libro 49 de 160 - Springer Series in Statistics

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012

Tapa dura

Condición: Nuevo

EUR 106,99

Envío por EUR 23,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 2 disponibles

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book examines advanced Bayesian computational methods. It presents methods for sampling from posterior distributions and discusses how to compute posterior quantities of interest using Markov chain Monte Carlo (MCMC) samples. This book examines each of these issues in detail and heavily focuses on computing various posterior quantities of interest from a given MCMC sample. Several topics are addressed, including techniques for MCMC sampling, Monte Carlo methods for estimation of posterior quantities, improving simulation accuracy, marginal posterior density estimation, estimation of normalizing constants, constrained parameter problems, highest posterior density interval calculations, computation of posterior modes, and posterior computations for proportional hazards models and Dirichlet process models. The authors also discuss computions involving model comparisons, including both nested and non-nested models, marginal likelihood methods, ratios of normalizing constants, Bayes factors, the Savage-Dickey density ratio, Stochastic Search Variable Selection, Bayesian Model Averaging, the reverse jump algorithm, and model adequacy using predictiveand latent residual approaches. The book presents an equal mixture of theory and applications involving real data. The book is intended as a graduate textbook or a reference book for a one semester course at the advanced masters or Ph.D. level. It would also serve as a useful reference book for applied or theoretical researchers as well as practitioners. Ming-Hui Chen is Associate Professor of Mathematical Sciences at Worcester Polytechnic Institute, Qu-Man Shao is Assistant Professor of Mathematics at the University of Oregon. Joseph G. Ibrahim is Associate Professor of Biostatistics at the Harvard School of Public Health and Dana-Farber Cancer Institute. 406 pp. Englisch. …

N° de ref. del artículo 9780387989358

Título
Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
Autor
Ming-Hui Chen
Editorial
Springer New York Jan 2000
Año de publicación
2000
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
0387989358
ISBN 13
9780387989358
Edición
2ª Edición
Peso del artículo
773 gramos
Dimensiones
241x160x27 mm
Serie
Libro 49 de 160: Springer Series in Statistics

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Bergisch Gladbach, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 5 a 15 días hábilesDe 5 a 15 días hábiles
Primer artículoEUR 23,00EUR 23,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • Giro bancario
  • PayPal

Información empresarial del vendedor

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Alemania