New Frontiers in Bayesian Statistics (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, Cham, 2022
- Tapa dura
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9783031164262
- Título
- New Frontiers in Bayesian Statistics (Hardcover)
- Autor
- Raffaele Argiento
- Editorial
- Springer International Publishing AG, Cham
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031164261
- ISBN 13
- 9783031164262
This book presents a selection of peer-reviewed contributions to the fifth Bayesian Young Statisticians Meeting, BaYSM 2021, held virtually due to the COVID-19 pandemic on 1-3 September 2021. Despite all the challenges of an online conference, the meeting provided a valuable opportunity for early career researchers, including MSc students, PhD students, and postdocs to connect with the broader Bayesian community.
The proceedings highlight many different topics in Bayesian statistics, presenting promising methodological approaches to address important challenges in a variety of applications. The book is intended for a broad audience of people interested in statistics, and provides a series of stimulating contributions on theoretical, methodological, and computational aspects of Bayesian statistics.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Federico Camerlenghi is an Assistant Professor of Statistics at the Department of Economics, Management and Statistics and a board member of the Ph.D. in Economics, Statistics and Data Science at the University of Milano-Bicocca, Italy. His research mainly focuses on the construction and investigation of Bayesian nonparameteric models to handle exchangeable and partially exchangeable data. He received the Savage award in Theory & Methods in 2017, and he was the chair of the junior Section of the International Society for Bayesian Analysis (j-ISBA) in 2019.
Sally Paganin is a Research fellow in the Department of Biostatistics at Harvard T.H. Chan School of Public Health, and treasurer of the junior Section of the International Society for Bayesian Analysis (j-ISBA). Previously, she was a Postdoctoral Researcher at UC Berkeley, and a core team member of the NIMBLE software project. Her research focuses on Bayesian methods and statistical models for complex data, along with the development of statistical software and algorithms.
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