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Press

Subjective and Objective Bayesian Statistics

Principles, Models, and Applications

Medium: Buch
ISBN: 978-0-471-34843-6
Verlag: Wiley
Erscheinungstermin: 09.12.2002
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Ein Wiley-Klassiker über Bayes-Statistik, jetzt in durchgesehener und erweiterter Neuauflage!
- Werk spiegelt die stürmische Entwicklung dieses Gebietes innerhalb der letzten Jahre wider
- vollständige Darstellung der theoretischen Grundlagen
- jetzt ergänzt durch unzählige Anwendungsbeispiele
- die wichtigsten modernen Methoden (u. a. hierarchische Modellierung, linear-dynamische Modellierung, Metaanalyse, MCMC-Simulationen)
- einzigartige Diskussion der Finetti-Transformierten und anderer Themen, über die man ansonsten nur spärliche Informationen findet
- Lösungen zu den Übungsaufgaben sind enthalten

- Shorter, more concise chapters provide flexible coverage of the subject.
- Expanded coverage includes: uncertainty and randomness, prior distributions, predictivism, estimation, analysis of variance, and classification and imaging.
- Includes topics not covered in other books, such as the de Finetti Transform.
- Author S. James Press is the modern guru of Bayesian statistics.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9780471348436
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-0-471-34843-6
  • Verlag: Wiley
  • Erscheinungstermin: 09.12.2002
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 2. Auflage 2002
  • Serie: Wiley Series in Probability and Statistics
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 1053 g
  • Seiten: 608
  • Format (B x H x T): 161 x 240 x 36 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Autoren

Preface.

Preface to the First Edition.

A Bayesian Hall of Fame.

PART I: FOUNDATIONS AND PRINCIPLES.

1. Background.

2. A Bayesian Perspective on Probability.

3. The Likelihood Function.

4. Bayes' Theorem.

5. Prior Distributions.

PART II: NUMERICAL IMPLEMENTATION OF THE BAYESIAN PARADIGM.

6. Markov Chain Monte Carlo Methods (Siddhartha Chib).

7. Large Sample Posterior Distributions and Approximations.

PART III: BAYESIAN STATISTICAL INFERENCE AND DECISION MAKING.

8. Bayesian Estimation.

9. Bayesian Hypothesis Testing.

10. Predictivism.

11. Bayesian Decision Making.

PART IV: MODELS AND APPLICATIONS.

12. Bayesian Inference in the General Linear Model.

13. Model Averaging (Merlise Clyde).

14. Hierarchical Bayesian Modeling (Alan Zaslavsky).

15. Bayesian Factor Analysis.

16. Bayesian Inference in Classification and Discrimination.

Description of Appendices.

Appendix 1. Bayes, Thomas, (Hilary L. Seal).

Appendix 2. Thomas Bayes. A Bibliographical Note (George A. Barnard).

Appendix 3. Communication of Bayes' Essay to the Philosophical Transactions of the Royal Society of London (Richard Price).

Appendix 4. An Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances (Reverend Thomas Bayes).

Appendix 5. Applications of Bayesian Statistical Science.

Appendix 6. Selecting the Bayesian Hall of Fame.

Appendix 7. Solutions to Selected Exercises.

Bibliography.

Subject Index.

Author Index.