Markov Chain Monte Carlo
Gamerman Dani Lopes Hedibert Freitas
ISBN 10: 1584885874 ISBN 13: 9781584885870
Verlag: Taylor & Francis Group, 2006
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Hardcover
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Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Inhaltsangabe:
Incorporating changes in theory and highlighting new applications, this book presents a concise, accessible, and comprehensive introduction to the methods of this valuable simulation technique. This second edition includes many new examples in the chapters on Gibbs sampling and Metropolis-Hastings algorithms. It incorporates all the recent developments in MCMC, including reversible jump, slice sampling, bridge sampling, path sampling, multiple-try, and delayed rejection. It also features many worked examples and discusses computation using both R and WinBUGS. With additional exercises and selected solutions within the text, it offers all data sets and software for download from the Web.
Über die Autorin bzw. den Autor: Dani Gamerman, Hedibert F. Lopes
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Bibliografische Details
Titel: Markov Chain Monte Carlo
Verlag: Taylor & Francis Group
Erscheinungsdatum: 2006
Einband: Hardcover
Zustand: New
Auflage: 2. Auflage
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Markov Chain Monte Carlo (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Gamerman, D: Markov Chain Monte Carlo
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Gebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dani Gamerman, Hedibert F. LopesWhile there have been few theoretical contributions on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods in the past decade, current understanding and application of MCMC to the solution of inference problems has increased b. Bestandsnummer des Verkäufers 596345063
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Markov Chain Monte Carlo
Verlag:
Chapman And Hall/CRC Mai 2006, 2006
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -While there have been few theoretical contributions on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods in the past decade, current understanding and application of MCMC to the solution of inference problems has increased by leaps and bounds. Incorporating changes in theory and highlighting new applications, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition presents a concise, accessible, and comprehensive introduction to the methods of this valuable simulation technique. The second edition includes access to an internet site that provides the code, written in R and WinBUGS, used in many of the previously existing and new examples and exercises. More importantly, the self-explanatory nature of the codes will enable modification of the inputs to the codes and variation on many directions will be available for further exploration. Major changes from the previous edition: More examples with discussion of computational details in chapters on Gibbs sampling and Metropolis-Hastings algorithms Recent developments in MCMC, including reversible jump, slice sampling, bridge sampling, path sampling, multiple-try, and delayed rejection Discussion of computation using both R and WinBUGS Additional exercises and selected solutions within the text, with all data sets and software available for download from the Web Sections on spatial models and model adequacy The self-contained text units make MCMC accessible to scientists in other disciplines as well as statisticians. The book will appeal to everyone working with MCMC techniques, especially research and graduate statisticians and biostatisticians, and scientists handling data and formulating models. The book has been substantially reinforced as a first reading of material on MCMC and, consequently, as a textbook for modern Bayesian computation and Bayesian inference courses. 342 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9781584885870
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Markov Chain Monte Carlo : Stochastic Simulation for Bayesian Inference
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Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition
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Markov Chain Monte Carlo : Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - While there have been few theoretical contributions on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods in the past decade, current understanding and application of MCMC to the solution of inference problems has increased by leaps and bounds. Incorporating changes in theory and highlighting new applications, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition presents a concise, accessible, and comprehensive introduction to the methods of this valuable simulation technique. The second edition includes access to an internet site that provides the code, written in R and WinBUGS, used in many of the previously existing and new examples and exercises. More importantly, the self-explanatory nature of the codes will enable modification of the inputs to the codes and variation on many directions will be available for further exploration. Major changes from the previous edition: More examples with discussion of computational details in chapters on Gibbs sampling and Metropolis-Hastings algorithms Recent developments in MCMC, including reversible jump, slice sampling, bridge sampling, path sampling, multiple-try, and delayed rejection Discussion of computation using both R and WinBUGS Additional exercises and selected solutions within the text, with all data sets and software available for download from the Web Sections on spatial models and model adequacy The self-contained text units make MCMC accessible to scientists in other disciplines as well as statisticians. The book will appeal to everyone working with MCMC techniques, especially research and graduate statisticians and biostatisticians, and scientists handling data and formulating models. The book has been substantially reinforced as a first reading of material on MCMC and, consequently, as a textbook for modern Bayesian computation and Bayesian inference courses. Bestandsnummer des Verkäufers 9781584885870
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Markov Chain Monte Carlo : Stochastic Simulation for Bayesian Inference
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