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자료유형 : 단행본
서명 / 저자 : Bayesian Data Anaysis / Andrew Gelman, John Carlin, Hal Stern, David Dunson, Aki Vehtari and Donald Rubin
개인저자 : Gelman, Andrew / | Carlin, John / | Stern, Hal / | Dunson, David / | Vehtari, Aki / | Rubin, Donald |
판사항 : Third edition
발행사항 : Boca Raton : CRC Press, 2014
형태사항 : xiv, 661p. : illustrations ; 27cm.
총서사항 : Chapman & Hall/CRC texts in statistical science
서지주기 : Includes bibliographical references (pages 607-639) and indexes.
주제명 : Bayesian statistical decision theory.
ISBN : 9781439840955
청구기호 : QA279.5 B395
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소장자료

부가정보

Part I: Fundamentals of Bayesian inference
1 Probability and inference
2 Single-parameter models
3 Introduction to multiparameter models
4 Asymptotics and connections to non-Bayesian approaches
5 Hierarchical models

Part II: Fundamentals of Bayesian data analysis
6 Model checking
7 Evaluating, comparing, and expanding models
8 Modeling accounting for data collection
9 Decision analysis

Part III: Advanced computation
10 Introduction to Bayesian computation
11 Basics of Markov chain simulation
12 Computationally efficient Markov chain simulation
13 Modal and distributional approximations

Part IV: Regression models
14 Introduction to regression models
15 Hierarchical linear models
16 Generalized linear models
17 Models for robust inference
18 Models for missing data

Part V: Nonlinear and nonparametric models
19 Parametric nonlinear models
20 Basis function models
21 Gaussian process models
22 Finite mixture models
23 Dirichlet process models

A. Standard probability distributions
B. Outline of proofs of limit theorems
C. Computation in R and Stan

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