Bayesian inference with INLA

Autor Gomez-Rubio Virgilio

Bayesian inference with INLA - Gomez-Rubio Virgilio Nedostupné

Bayesian inference with INLA

Autor Gomez-Rubio Virgilio

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Druhé písně Závišovy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 349 Kč

Druhé písně Závišovy

The integrated nested Laplace approximation (INLA) is a recent computational method that can fit Bayesian models in a fraction of the time required by typical Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. INLA focuses on marginal inference on the model parameters of latent Gaussian Markov random fields models and exploits conditional independence… Přejít na celý popis

Nikola Márová: Primabalerína Život na špičkách, který není jen o tanci. Nikola Márová – hvězda Národního divadla – otevřeně o dřině, zranitelnosti i síle, která se skrývá za dokonalým pohybem. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

The integrated nested Laplace approximation (INLA) is a recent computational method that can fit Bayesian models in a fraction of the time required by typical Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. INLA focuses on marginal inference on the model parameters of latent Gaussian Markov random fields models and exploits conditional independence properties in the model for computational speed.

Bayesian Inference with INLA provides a description of INLA and its associated R package for model fitting. This book describes the underlying methodology as well as how to fit a wide range of models with R. Topics covered include generalized linear mixed-effects models, multilevel models, spatial and spatio-temporal models, smoothing methods, survival analysis, imputation of missing values, and mixture models. Advanced features of the INLA package and how to extend the number of priors and latent models available in the package are discussed. All examples in the book are fully reproducible and datasets and R code are available from the book website.

This book will be helpful to researchers from different areas with some background in Bayesian inference that want to apply the INLA method in their work. The examples cover topics on biostatistics, econometrics, education, environmental science, epidemiology, public health, and the social sciences.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Fiction and Literature » Science Fiction, Fantasy and Horror
Nakladatel
Taylor & Francis
Rozměr
178 x 254 x 22
datum vydání
1.09.2021
ean
9781032174532
Počet stran
332
Hmotnost
692 g
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Vydání
1
isbn
978-1-03-217453-2

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost