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Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference by Subhashis Ghosal (English) H
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- ISBN-13
- 9780521878265
- Book Title
- Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
- ISBN
- 9780521878265
- Publication Year
- 2017
- Type
- Textbook
- Format
- Hardcover
- Language
- English
- Publication Name
- Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
- Item Height
- 260mm
- Publisher
- Cambridge University Press
- Item Width
- 182mm
- Subject
- Mathematics
- Item Weight
- 1360g
- Number of Pages
- 670 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
Explosive growth in computing power has made Bayesian methods for infinite-dimensional models - Bayesian nonparametrics - a nearly universal framework for inference, finding practical use in numerous subject areas. Written by leading researchers, this authoritative text draws on theoretical advances of the past twenty years to synthesize all aspects of Bayesian nonparametrics, from prior construction to computation and large sample behavior of posteriors. Because understanding the behavior of posteriors is critical to selecting priors that work, the large sample theory is developed systematically, illustrated by various examples of model and prior combinations. Precise sufficient conditions are given, with complete proofs, that ensure desirable posterior properties and behavior. Each chapter ends with historical notes and numerous exercises to deepen and consolidate the reader's understanding, making the book valuable for both graduate students and researchers in statistics and machine learning, as well as in application areas such as econometrics and biostatistics.
Product Identifiers
Publisher
Cambridge University Press
ISBN-13
9780521878265
eBay Product ID (ePID)
233691282
Product Key Features
Publication Name
Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
Format
Hardcover
Language
English
Subject
Mathematics
Publication Year
2017
Type
Textbook
Number of Pages
670 Pages
Dimensions
Item Height
260mm
Item Width
182mm
Item Weight
1360g
Additional Product Features
Series Title
Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
Country/Region of Manufacture
United Kingdom
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