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Handbook of Bayesian Variable Selection (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
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Handbook of Bayesian Variable Selection
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Handbook of Bayesian Variable Selection (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
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Handbook of Bayesian Variable Selection (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
Buch 27 von 27: Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical MethodsAnbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Buch 27 von 27: Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical MethodsAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Handbook of Bayesian Variable Selection | Mahlet G. Tadesse (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2024 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367543785 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Handbook of Bayesian Variable Selection
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Handbook of Bayesian Variable Selection (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
Buch 27 von 27: Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical MethodsSprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2021-12-21, 2021
ISBN 10: 0367543761 ISBN 13: 9780367543761
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Handbook of Bayesian Variable Selection
Buch 27 von 27: Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical MethodsSprache: Englisch
Verlag: Chapman And Hall/CRC Jan 2024, 2024
ISBN 10: 0367543788 ISBN 13: 9780367543785
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Bayesian variable selection has experienced substantial developments over the past 30 years with the proliferation of large data sets. Identifying relevant variables to include in a model allows simpler interpretation, avoids overfitting and multicollinearity, and can provide insights into the mechanisms underlying an observed phenomenon. Variable selection is especially important when the number of potential predictors is substantially larger than the sample size and sparsity can reasonably be assumed.The Handbook of Bayesian Variable Selection provides a comprehensive review of theoretical, methodological and computational aspects of Bayesian methods for variable selection. The topics covered include spike-and-slab priors, continuous shrinkage priors, Bayes factors, Bayesian model averaging, partitioning methods, as well as variable selection in decision trees and edge selection in graphical models. The handbook targets graduate students and established researchers who seek to understand the latest developments in the field. It also provides a valuable reference for all interested in applying existing methods and/or pursuing methodological extensions.Features:Provides a comprehensive review of methods and applications of Bayesian variable selection.Divided into four parts: Spike-and-Slab Priors; Continuous Shrinkage Priors; Extensions to various Modeling; Other Approaches to Bayesian Variable Selection.Covers theoretical and methodological aspects, as well as worked out examples with R code provided in the online supplement. Includes contributions by experts in the field.Supported by a website with code, data, and other supplementary material 492 pp. Englisch.
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Handbook of Bayesian Variable Selection
Buch 27 von 27: Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical MethodsEUR 69,92
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Mahlet Tadesse is Professor and Chair in the Department of Mathematics and Statistics at Georgetown University, USA. Her research over the past two decades has focused on Bayesian modeling for high-dimensional data with an emphasis on va.
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Handbook of Bayesian Variable Selection
Buch 27 von 27: Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical MethodsAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Bayesian variable selection has experienced substantial developments over the past 30 years with the proliferation of large data sets. Identifying relevant variables to include in a model allows simpler interpretation, avoids overfitting and multicollinearity, and can provide insights into the mechanisms underlying an observed phenomenon. Variable selection is especially important when the number of potential predictors is substantially larger than the sample size and sparsity can reasonably be assumed.The Handbook of Bayesian Variable Selection provides a comprehensive review of theoretical, methodological and computational aspects of Bayesian methods for variable selection. The topics covered include spike-and-slab priors, continuous shrinkage priors, Bayes factors, Bayesian model averaging, partitioning methods, as well as variable selection in decision trees and edge selection in graphical models. The handbook targets graduate students and established researchers who seek to understand the latest developments in the field. It also provides a valuable reference for all interested in applying existing methods and/or pursuing methodological extensions.Features:Provides a comprehensive review of methods and applications of Bayesian variable selection.Divided into four parts: Spike-and-Slab Priors; Continuous Shrinkage Priors; Extensions to various Modeling; Other Approaches to Bayesian Variable Selection.Covers theoretical and methodological aspects, as well as worked out examples with R code provided in the online supplement. Includes contributions by experts in the field.Supported by a website with code, data, and other supplementary material.
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