Minor shelf wear; sunning to edges of boards. Else a bright, clean copy. This book provides a unified introduction to a variety of computational algorithms for Bayesian and likelihood inference. In this third edition, I have attempted to expand the treatment of many of the techniques discussed. I have added some new examples, as well as included recent results. Exercises have been added at the end of each chapter. Prerequisites for this book include an understanding of mathematical statistics at the level of Bickel and Doksum (1977), some understanding of the Bayesian approach as in Box and Tiao (1973), some exposure to statistical models as found in McCullagh and NeIder (1989), and for Section 6. 6 some experience with condi tional inference at the level of Cox and Snell (1989). I have chosen not to present proofs of convergence or rates of convergence for the Metropolis algorithm or the Gibbs sampler since these may require substantial background in Markov chain theory that is beyond the scope of this book. However, references to these proofs are given. There has been an explosion of papers in the area of Markov chain Monte Carlo in the past ten years. I have attempted to identify key references-though due to the volatility of the field some work may have been missed.

Bestandsnummer des Verk�ufers 2039314

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Bibliografische Details

Titel

Tools for Statistical Inference Methods for the Exploration of Posterior Distributions and Likelihood Functions

Verlag

Springer New York

Erscheinungsjahr

1997

Sprache

Englisch

ISBN-10

0387946888

ISBN-13

9780387946887

Einband

Hardcover

Auflage

3rd.

Zustand

Very Good

Gewicht

1,5�Pfund

Verk�uferkataloge

Mathematics

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This book provides a unified introduction to a variety of computational algorithms for Bayesian and likelihood inference. In this third edition, I have attempted to expand the treatment of many of the techniques discussed. I have added some new examples, as well as included recent results. Exercises have been added at the end of each chapter. Prerequisites for this book include an understanding of mathematical statistics at the level of Bickel and Doksum (1977), some understanding of the Bayesian approach as in Box and Tiao (1973), some exposure to statistical models as found in McCullagh and NeIder (1989), and for Section 6. 6 some experience with condi� tional inference at the level of Cox and Snell (1989). I have chosen not to present proofs of convergence or rates of convergence for the Metropolis algorithm or the Gibbs sampler since these may require substantial background in Markov chain theory that is beyond the scope of this book. However, references to these proofs are given. There has been an explosion of papers in the area of Markov chain Monte Carlo in the past ten years. I have attempted to identify key references-though due to the volatility of the field some work may have been missed.

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