Introduction probability simulation gibbs (18 resultados)
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Condición: New.
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paperback. Condición: New. In shrink wrap. Looks like an interesting title.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2010-06 2010
Serie: Use R!, Libro 19 de 68. Libro 19 de 68 - Use R!
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PF. Condición: New.
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Condición: New.
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Librería: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Reino UnidoWorldofBooks
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Paperback. Condición: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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EUR 99,89
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Más imágenesIdioma: Inglés
Editorial: Springer New York 2010
Serie: Use R!, Libro 19 de 68. Libro 19 de 68 - Use R!
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Envío por EUR 70,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R | Eric A Suess (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2010 | Springer New York | EAN 9780387402734 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]c…om | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer New York 2010
Serie: Use R!, Libro 19 de 68. Libro 19 de 68 - Use R!
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The first seven chapters use R for probability simulation and computation, including random number generation, numerical and Monte Carlo integration, and finding limiting distributions of Markov Chains with both discrete and continuous states. Appl…ications include coverage probabilities of binomial confidence intervals, estimation of disease prevalence from screening tests, parallel redundancy for improved reliability of systems, and various kinds of genetic modeling. These initial chapters can be used for a non-Bayesian course in the simulation of applied probability models and Markov Chains. Chapters 8 through 10 give a brief introduction to Bayesian estimation and illustrate the use of Gibbs samplers to find posterior distributions and interval estimates, including some examples in which traditional methods do not give satisfactory results. WinBUGS software is introduced with a detailed explanation of its interface and examples of its use for Gibbs sampling for Bayesian estimation.No previous experience using R is required. An appendix introduces R, and complete R code is included for almost all computational examples and problems (along with comments and explanations). Noteworthy features of the book are its intuitive approach, presenting ideas with examples from biostatistics, reliability, and other fields; its large number of figures; and its extraordinarily large number of problems (about a third of the pages), ranging from simple drill to presentation of additional topics. Hints and answers are provided for many of the problems. These features make the book ideal for students of statistics at the senior undergraduate and at the beginning graduate levels.
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Librería: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, AlemaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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EUR 189,90
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Softcover. Condición: gut. Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R (Use R!) In deutscher Sprache. pages.
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Condición: new. Questo è un articolo print on demand.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc. 2010
Serie: Use R!, Libro 19 de 68. Libro 19 de 68 - Use R!
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Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino UnidoTHE SAINT BOOKSTORE
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Paperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer New York Jun 2010 2010
Serie: Use R!, Libro 19 de 68. Libro 19 de 68 - Use R!
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The first seven chapters use R for probability simulation and computation, including random number generation, numerical and Monte Carlo integration, and finding limiting distributions of Markov Chains with both discrete and continu…ous states. Applications include coverage probabilities of binomial confidence intervals, estimation of disease prevalence from screening tests, parallel redundancy for improved reliability of systems, and various kinds of genetic modeling. These initial chapters can be used for a non-Bayesian course in the simulation of applied probability models and Markov Chains. Chapters 8 through 10 give a brief introduction to Bayesian estimation and illustrate the use of Gibbs samplers to find posterior distributions and interval estimates, including some examples in which traditional methods do not give satisfactory results. WinBUGS software is introduced with a detailed explanation of its interface and examples of its use for Gibbs sampling for Bayesian estimation.No previous experience using R is required. An appendix introduces R, and complete R code is included for almost all computational examples and problems (along with comments and explanations). Noteworthy features of the book are its intuitive approach, presenting ideas with examples from biostatistics, reliability, and other fields; its large number of figures; and its extraordinarily large number of problems (about a third of the pages), ranging from simple drill to presentation of additional topics. Hints and answers are provided for many of the problems. These features make the book ideal for students of statistics at the senior undergraduate and at the beginning graduate levels. 307 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer New York 2010
Serie: Use R!, Libro 19 de 68. Libro 19 de 68 - Use R!
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 93,00
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Probability simulation using R inlcuding the simulations of the Law of Large numbers and the Central Limit TheoremIntroduces the most common methods of Monte Carlo integration using R. Gibbs sampling introduced using…R and WinBUGS to obtain interval estima.
