Bayesian Data Analysis /
Contenido: I. Fundamentos de la inferencia bayesiana: 1. Probabilidad e inferencia; 2. Modelos de un solo parámetro; 3. Introducción a los modelos multiparamétricos; 4. Asintótica y conexiones a acercamientos no bayesianos; 5. Modelos jerárquicos: II. Fundamentos del análisis de datos bayesiano: 6....
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| Otros autores: | |
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| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Boca Ratón, EUA :
CRC Press : Chapman and Hall,
2015, c2013
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| Edición: | 3a edición |
| Colección: | (Texts in Statistical Science)
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
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| Resumen: | Contenido: I. Fundamentos de la inferencia bayesiana: 1. Probabilidad e inferencia; 2. Modelos de un solo parámetro; 3. Introducción a los modelos multiparamétricos; 4. Asintótica y conexiones a acercamientos no bayesianos; 5. Modelos jerárquicos: II. Fundamentos del análisis de datos bayesiano: 6. Verificación del modelo; 7. Evaluación, comparación y expansión de modelos; 8. Modelado de la contabilidad para la recolección de datos; 9. Análisis para decidir; III. Computación avanzada: 10. Introducción a la computación bayesiana; 11. Fundamentos de la simulación de la cadena de Markov; 12. Simulación de la cadena de Markov computacionalmente eficiente; 13. Aproximaciones modales y distributivas; IV. Modelos de regresión: 14. Introducción a los modelos de regresión; 15. Modelos lineales jerárquicos; 16. Modelos lineales generalizados; 17. Modelos para la inferencia robusta; 18. Modelos para datos faltantes; V. Modelos no lineales y no paramétricos: 19. Modelos paramétricos no lineales; 20. Modelos de funciones básicas; 21. Modelos de procesos gaussianos; 22. Modelos mixtos finitos; 23. Modelos de procesos de Dirichlet. |
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| Descripción física: | 1 libro electrónico en línea (XIV, 642 p.) 1 recurso en línea |
| Público: | 2018 BO Maestría en Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-1-4398-9820-8 |
| Acceso: | 1 licencia |