Un viaje entre libros  Ver más

Enviar a
Provincia de Madrid
0

Mi Cuenta

  • argentina
  • chile
  • colombia
  • españa
  • méxico
  • perú
  • estados unidos
  • internacional

menú

Selecciona tu país

América

Europa

Resto del mundo

portada Bayesian Missing Data Problems: Em, Data Augmentation and Noniterative Computation (Chapman & Hall (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
346
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9780367385309
N° edición
1

Bayesian Missing Data Problems: Em, Data Augmentation and Noniterative Computation (Chapman & Hall (en Inglés)

Ming T. Tan; Guo-Liang Tian; Kai Wang Ng (Autor) · Crc Pr Inc · Tapa Blanda

Bayesian Missing Data Problems: Em, Data Augmentation and Noniterative Computation (Chapman & Hall (en Inglés) - Ming T. Tan; Guo-Liang Tian; Kai Wang Ng

Libro Nuevo Importado
Envío: 18 a 23 días háb.
112,81 €101,53 €
-10%
Libro Nuevo

Quedan más de 100 unidades

101,53 €
Llega entre el 13 Ago y el 24 Ago a Provincia de Madrid. Seleccionar ubicación

Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista

Ir a Mis Listas
Calcula el costo de envío

Reseña del libro "Bayesian Missing Data Problems: Em, Data Augmentation and Noniterative Computation (Chapman & Hall (en Inglés)"

Bayesian Missing Data Problems: EM, Data Augmentation and Noniterative Computation presents solutions to missing data problems through explicit or noniterative sampling calculation of Bayesian posteriors. The methods are based on the inverse Bayes formulae discovered by one of the author in 1995. Applying the Bayesian approach to important real-world problems, the authors focus on exact numerical solutions, a conditional sampling approach via data augmentation, and a noniterative sampling approach via EM-type algorithms. After introducing the missing data problems, Bayesian approach, and posterior computation, the book succinctly describes EM-type algorithms, Monte Carlo simulation, numerical techniques, and optimization methods. It then gives exact posterior solutions for problems, such as nonresponses in surveys and cross-over trials with missing values. It also provides noniterative posterior sampling solutions for problems, such as contingency tables with supplemental margins, aggregated responses in surveys, zero-inflated Poisson, capture-recapture models, mixed effects models, right-censored regression model, and constrained parameter models. The text concludes with a discussion on compatibility, a fundamental issue in Bayesian inference.This book offers a unified treatment of an array of statistical problems that involve missing data and constrained parameters. It shows how Bayesian procedures can be useful in solving these problems.

Opiniones del libro

Ver más opiniones de clientes
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)

Preguntas frecuentes sobre el libro

¿El libro es original?

Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.

¿En qué Idioma está escrito el libro?

El libro está escrito en Inglés.

¿Cuál es la encuadernación de este libro?

La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.

Preguntas y respuestas sobre el libro

¿Tienes una pregunta sobre el libro? Inicia sesión para poder agregar tu propia pregunta.

Opiniones sobre Buscalibre

Ver más opiniones de clientes