Introductory handbook bayesian thinking de loftus stephen (25 resultados)
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Paperback. Condición: New. An Introductory Handbook of Bayesian Thinking brings Bayesian thinking and methods to a wide audience beyond the mathematical sciences. Appropriate for students with some background in calculus and introductory statistics, particularly for nonstatisticians with a sufficient mathematical background, the text provides a gentle introduction to Bayesian ideas with a wide array of supporting examples from a variety of fields.…
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Condición: New. 2024. paperback. . . . . .
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Paperback. Condición: Brand New. 350 pages. 9.00x5.94x0.59 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Elsevier,, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - An Introductory Handbook of Bayesian Thinking brings Bayesian thinking and methods to a wide audience beyond the mathematical sciences. Appropriate for students with some background in calculus and introductory statistics, particularly for nonstatisticians with a sufficient mathematical background, the text provides a gentle introduction to Bayesian ideas with a wide array of supporting examples from a variety of fields.…
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Condición: New. Utilizes real datasets to illustrate Bayesian models and their resultsGuides readers on coding Bayesian models using the statistical software R, including a helpful introduction and supporting online resourceAppropriate for an unde.
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Taschenbuch. Condición: Neu. An Introductory Handbook of Bayesian Thinking | Stephen C. Loftus | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2024 | Elsevier Science & Technology | EAN 9780323954594 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. …
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Paperback. Condición: New. An Introductory Handbook of Bayesian Thinking brings Bayesian thinking and methods to a wide audience beyond the mathematical sciences. Appropriate for students with some background in calculus and introductory statistics, particularly for nonstatisticians with a sufficient mathematical background, the text provides a gentle introduction to Bayesian ideas with a wide array of supporting examples from a variety of fields.…
