Learn to construct your own dependence models with this step-by-step look at models in a Bayesian analysis context.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Luis E. Nieto-Barajas is Full Professor and Head of the Department of Statistics at the Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). He was previously President of the Mexican Statistical Association (2020-2021). For his thesis, he won the Savage Award (2001) and Francisco Aranda Ordaz Awards (2002-2004).
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
hardcover. Zustand: Very Good. Bestandsnummer des Verkäufers mon0003857020
Anzahl: 1 verfügbar
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
hardcover. Zustand: Fine. Bestandsnummer des Verkäufers mon0003825973
Anzahl: 1 verfügbar
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 49380922-n
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers I-9781009584111
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Zustand: As New. Unread book in perfect condition. Bestandsnummer des Verkäufers 49380922
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
Hardback. Zustand: New. Bringing together years of research into one useful resource, this text empowers the reader to creatively construct their own dependence models. Intended for senior undergraduate and postgraduate students, it takes a step-by-step look at the construction of specific dependence models, including exchangeable, Markov, moving average and, in general, spatio-temporal models. All constructions maintain a desired property of pre-specifying the marginal distribution and keeping it invariant. They do not separate the dependence from the marginals and the mechanisms followed to induce dependence are so general that they can be applied to a very large class of parametric distributions. All the constructions are based on appropriate definitions of three building blocks: prior distribution, likelihood function and posterior distribution, in a Bayesian analysis context. All results are illustrated with examples and graphical representations. Applications with data and code are interspersed throughout the book, covering fields including insurance and epidemiology. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781009584111
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers V9781009584111
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Zustand: New. In English. Bestandsnummer des Verkäufers ria9781009584111_new
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 49380922-n
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Zustand: As New. Unread book in perfect condition. Bestandsnummer des Verkäufers 49380922
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar