Bayesian statistics social scientists (30 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2007
Serie: Buch 11 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Verlag: Springer 27 J, 2007
Serie: Buch 11 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Science - Business Media, LLC, USA, 2007
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer 00/l /27 J, 2007
Serie: Buch 11 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Verlag: Springer, 2007
Serie: Buch 11 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists (NATO Asi Series: Series F: Computer & Systems Sciences)
Scott M. Lynch,Anthony Gordon,Michael Hacker,Marc (EDT) De Vries,
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists | Scott M. Lynch | Taschenbuch | Statistics for Social and Behavioral Sciences | xxviii | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9781441924346 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 H…eidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer, 2010
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists' covers the complete process of Bayesian statistical analysis in great detail from the development of a model through the process of making statistical inference. The k…ey feature of this book is that it covers models that are most commonly used in social science research - including the linear regression model, generalized linear models, hierarchical models, and multivariate regression models - and it thoroughly develops each real-data example in painstaking detail.The first part of the book provides a detailed introduction to mathematical statistics and the Bayesian approach to statistics, as well as a thorough explanation of the rationale for using simulation methods to construct summaries of posterior distributions. Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods - including the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithm - are then introduced as general methods for simulating samples from distributions. Extensive discussion of programming MCMC algorithms, monitoring their performance, and improving them is provided before turning to the larger examples involving real social science models and data.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer New York, 2007
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Verlag: Springer, 2007
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Verlag: Springer, 2007
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Verlag: Springer New York, 2007
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists' covers the complete process of Bayesian statistical analysis in great detail from the development of a model through the process of making statistical inference. The key feat…ure of this book is that it covers models that are most commonly used in social science research - including the linear regression model, generalized linear models, hierarchical models, and multivariate regression models - and it thoroughly develops each real-data example in painstaking detail.The first part of the book provides a detailed introduction to mathematical statistics and the Bayesian approach to statistics, as well as a thorough explanation of the rationale for using simulation methods to construct summaries of posterior distributions. Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods - including the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithm - are then introduced as general methods for simulating samples from distributions. Extensive discussion of programming MCMC algorithms, monitoring their performance, and improving them is provided before turning to the larger examples involving real social science models and data.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -'Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists' covers the complete process of Bayesian statistical analysis in great detail from the development of a model through the process of making statistical…inference. The key feature of this book is that it covers models that are most commonly used in social science research - including the linear regression model, generalized linear models, hierarchical models, and multivariate regression models - and it thoroughly develops each real-data example in painstaking detail.The first part of the book provides a detailed introduction to mathematical statistics and the Bayesian approach to statistics, as well as a thorough explanation of the rationale for using simulation methods to construct summaries of posterior distributions. Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods - including the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithm - are then introduced as general methods for simulating samples from distributions. Extensive discussion of programming MCMC algorithms, monitoring their performance, and improving them is provided before turning to the larger examples involving real social science models and data. 388 pp. Englisch.
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Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2010
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides an introduction to the Bayesian approach to statistical analysis of data, written at a level that is accessible to a social science audience. The book covers the Bayesian approach from model development through the deve…lopment and implementation of programs to estimate the model, through summation and interpretation of the output. The first part provides a detailed introduction to mathematical statistics and the Bayesian approach to statistics, as well as a thorough explanation of the rationale for using simulation methods to construct summaries of posterior distributions. Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods-including the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithm-are then introduced as general methods for simulating samples from distributions. Extensive discussion of programming Markov chain Monte Carlo algorithms, monitoring their performance, and improving them is provided before turning to the larger examples involving real social science models and data.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 388 pp. Englisch.
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Verlag: Springer New York, 2007
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Verlag: Springer, 2007
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Verlag: Springer, 2007
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