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Flexible Bayesian Regression Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Academic Press (edition 1), 2019
ISBN 10: 012815862X ISBN 13: 9780128158623
Paperback. Zustand: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Flexible Bayesian Regression Modelling
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Flexible Bayesian Regression Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science Publishing Co Inc, 2019
ISBN 10: 012815862X ISBN 13: 9780128158623
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Flexible Bayesian Regression Modelling
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Flexible Bayesian Regression Modelling | Yanan Fan (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | Academic Press | EAN 9780128158623 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Flexible Bayesian Regression Modelling
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Flexible Bayesian Regression Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science Publishing Co Inc, 2019
ISBN 10: 012815862X ISBN 13: 9780128158623
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Flexible Bayesian Regression Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2019
ISBN 10: 012815862X ISBN 13: 9780128158623
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Flexible Bayesian Regression Modeling is a step-by-step guide to the Bayesian revolution in regression modeling, for use in advanced econometric and statistical analysis where datasets are characterized by complexity, multiplicity, and large sample sizes, necessitating the need for considerable flexibility in modeling techniques. It reviews three forms of flexibility: methods which provide flexibility in their error distribution; methods which model non-central parts of the distribution (such as quantile regression); and finally models that allow the mean function to be flexible (such as spline models). Each chapter discusses the key aspects of fitting a regression model. R programs accompany the methods. This book is particularly relevant to non-specialist practitioners with intermediate mathematical training seeking to apply Bayesian approaches in economics, biology, finance, engineering and medicine.
