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9780367341008 - Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability) de Daniels, Michael J.; Linero, ... (15 resultados)
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNIdioma: Inglés
Publicado por Chapman And Hall/CRC Aug 2023, 2023
ISBN 10: 036734100X ISBN 13: 9780367341008
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data provides an overview of flexible Bayesian nonparametric (BNP) methods for modeling joint or conditional distributions and functional relationships, and their interplay with causal inference and missing data. This book emphasizes the importance of making untestable assumptions to identify estimands of interest, such as missing at random assumption for missing data and unconfoundedness for causal inference in observational studies. Unlike parametric methods, the BNP approach can account for possible violations of assumptions and minimize concerns about model misspecification. The overall strategy is to first specify BNP models for observed data and then to specify additional uncheckable assumptions to identify estimands of interest.The book is divided into three parts. Part I develops the key concepts in causal inference and missing data and reviews relevant concepts in Bayesian inference. Part II introduces the fundamental BNP tools required to address causal inference and missing data problems. Part III shows how the BNP approach can be applied in a variety of case studies. The datasets in the case studies come from electronic health records data, survey data, cohort studies, and randomized clinical trials.Features- Thorough discussion of both BNP and its interplay with causal inference and missing data- How to use BNP and g-computation for causal inference and non-ignorable missingness- How to derive and calibrate sensitivity parameters to assess sensitivity to deviations from uncheckable causal and/or missingness assumptions- Detailed case studies illustrating the application of BNP methods to causal inference and missing data- R code and/or packages to implement BNP in causal inference and missing data problemsThe book is primarily aimed at researchers and graduate students from statistics and biostatistics. It will also serve as a useful practical reference for mathematically sophisticated epidemiologists and medical researchers. 264 pp. Englisch.
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
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Bayesian nonparametrics for causal inference and missing data
Libro 110 de 110: ISSNLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dr. Daniels received his undergraduate degree from Brown University in Applied Mathematics and doctoral degree from Harvard University in Biostatistics. He has been on the faculty at Iowa State and University of Texas at Austin. C.
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Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data provides an overview of flexible Bayesian nonparametric (BNP) methods for modeling joint or conditional distributions and functional relationships, and their interplay with causal inference and missing data. This book emphasizes the importance of making untestable assumptions to identify estimands of interest, such as missing at random assumption for missing data and unconfoundedness for causal inference in observational studies. Unlike parametric methods, the BNP approach can account for possible violations of assumptions and minimize concerns about model misspecification. The overall strategy is to first specify BNP models for observed data and then to specify additional uncheckable assumptions to identify estimands of interest.The book is divided into three parts. Part I develops the key concepts in causal inference and missing data and reviews relevant concepts in Bayesian inference. Part II introduces the fundamental BNP tools required to address causal inference and missing data problems. Part III shows how the BNP approach can be applied in a variety of case studies. The datasets in the case studies come from electronic health records data, survey data, cohort studies, and randomized clinical trials.Features- Thorough discussion of both BNP and its interplay with causal inference and missing data- How to use BNP and g-computation for causal inference and non-ignorable missingness- How to derive and calibrate sensitivity parameters to assess sensitivity to deviations from uncheckable causal and/or missingness assumptions- Detailed case studies illustrating the application of BNP methods to causal inference and missing data- R code and/or packages to implement BNP in causal inference and missing data problemsThe book is primarily aimed at researchers and graduate students from statistics and biostatistics. It will also serve as a useful practical reference for mathematically sophisticated epidemiologists and medical researchers.
