Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, GB, 2017

0521878268 / 9780521878265

Serie: Buch 49 von 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

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Explosive growth in computing power has made Bayesian methods for infinite-dimensional models - Bayesian nonparametrics - a nearly universal framework for inference, finding practical use in numerous subject areas. Written by leading researchers, this authoritative text draws on theoretical advances of the past twenty years to synthesize all aspects of Bayesian nonparametrics, from prior construction to computation and large sample behavior of posteriors. Because understanding the behavior of posteriors is critical to selecting priors that work, the large sample theory is developed systematically, illustrated by various examples of model and prior combinations. Precise sufficient conditions are given, with complete proofs, that ensure desirable posterior properties and behavior. Each chapter ends with historical notes and numerous exercises to deepen and consolidate the reader's understanding, making the book valuable for both graduate students and researchers in statistics and machine learning, as well as in application areas such as econometrics and biostatistics.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780521878265

Titel
Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
Autor
Aad van der Vaart, Subhashis Ghosal
Verlag
Cambridge University Press, GB
Veröffentlichungsjahr
2017
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
0521878268
ISBN-13
9780521878265
Artikelgewicht
1.360 Gramm
Serie
Buch 49 von 64: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

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