Bayesian Regression Modeling with INLA

Sprache: Englisch

Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2020

0367572265 / 9780367572266

Serie: Buch 19 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis

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INLA stands for Integrated Nested Laplace Approximations, which is a new method for fitting a broad class of Bayesian regression models. No samples of the posterior marginal distributions need to be drawn using INLA, so it is a computationally convenient alternative to Markov chain Monte Carlo (MCMC), the standard tool for Bayesian inference.Bayesian Regression Modeling with INLA covers a wide range of modern regression models and focuses on the INLA technique for building Bayesian models using real-world data and assessing their validity. A key theme throughout the book is that it makes sense to demonstrate the interplay of theory and practice with reproducible studies. Complete R commands are provided for each example, and a supporting website holds all of the data described in the book. An R package including the data and additional functions in the book is available to download. The book is aimed at readers who have a basic knowledge of statistical theory and Bayesian methodology. It gets readers up to date on the latest in Bayesian inference using INLA and prepares them for sophisticated, real-world work. …

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780367572266

Titel
Bayesian Regression Modeling with INLA
Autor
Xiaofeng Wang, Yu Yue Ryan, Julian J. Faraway
Verlag
Taylor and Francis Ltd, GB
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
0367572265
ISBN-13
9780367572266
Artikelgewicht
453 Gramm
Serie
Buch 19 von 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis

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