Bayesian Hierarchical Models

Sprache: Englisch

Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2021

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

An intermediate-level treatment of Bayesian hierarchical models and their applications, this book demonstrates the advantages of a Bayesian approach to data sets involving inferences for collections of related units or variables, and in methods where parameters can be treated as random collections. Through illustrative data analysis and attention to statistical computing, this book facilitates practical implementation of Bayesian hierarchical methods.The new edition is a revision of the book Applied Bayesian Hierarchical Methods. It maintains a focus on applied modelling and data analysis, but now using entirely R-based Bayesian computing options. It has been updated with a new chapter on regression for causal effects, and one on computing options and strategies. This latter chapter is particularly important, due to recent advances in Bayesian computing and estimation, including the development of rjags and rstan. It also features updates throughout with new examples.The examples exploit and illustrate the broader advantages of the R computing environment, while allowing readers to explore alternative likelihood assumptions, regression structures, and assumptions on prior densities.Features: Provides a comprehensive and accessible overview of applied Bayesian hierarchical modelling Includes many real data examples to illustrate different modelling topics R code (based on rjags, jagsUI, R2OpenBUGS, and rstan) is integrated into the book, emphasizing implementation Software options and coding principles are introduced in new chapter on computing Programs and data sets available on the book's website.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781032177151

Titel
Bayesian Hierarchical Models
Autor
Peter D. Congdon
Verlag
Taylor and Francis Ltd, GB
Veröffentlichungsjahr
2021
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1032177152
ISBN-13
9781032177151
Ausgabe
2. Auflage
Artikelgewicht
1.093 Gramm

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