9780387989358 - monte carlo methods in bayesian computation (springer series in statistics) de ibrahim, joseph g.; chen, ming-hui; shao, qi-man (15 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Usado - Aceptable
EUR 53,18
Envío por EUR 4,27Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
hardcover. Condición: Good. Ex-library copy, with the usual markings/stickers/stamping present. Otherwise book & it's text block show minimal shelf & handling wear, crisp and clean. Text/pictures are unmarked, binding intact and firm! A good reading copy.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 114,13
Envío por EUR 2,26Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 116,46
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 116,25
Envío por EUR 13,96Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. In.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 116,24
Envío por EUR 17,47Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 146,69
Envío por EUR 3,42Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. pp. 408.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Como Nuevo
EUR 137,98
Envío por EUR 17,47Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2001
- Tapa dura
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Usado - Como Nuevo
EUR 128,39
Envío por EUR 29,12Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Hardcover. Condición: Like New. LIKE NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Como Nuevo
EUR 159,90
Envío por EUR 2,26Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer, 2000
- Tapa dura
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 114,36
Envío por EUR 63,87Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Buch. Condición: Neu. 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 an…d 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer New York Jan 2000, 2000
- Tapa dura
- Impresión bajo demanda
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 106,99
Envío por EUR 23,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Buch. Condición: Neu. 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 boo…k 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer New York, 2000
- Tapa dura
- Impresión bajo demanda
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 92,27
Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dealing with methods for sampling from posterior distributions and how to compute posterior quantities of interest using Markov chain Monte Carlo (MCMC) samples, this book addresses such topics as improving simulation… accuracy, marginal posterior density es.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
- Impresión bajo demanda
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 151,10
Envío por EUR 7,57Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. Print on Demand pp. 408 52:B&W 6.14 x 9.21in or 234 x 156mm (Royal 8vo) Case Laminate on White w/Gloss Lam.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2000
- Tapa dura
- Impresión bajo demanda
Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 154,74
Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 408.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Jan 2000, 2000
- Tapa dura
- Impresión bajo demanda
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 106,99
Envío por EUR 60,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 406 pp. Englisch.
