Книга "Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis" представляет собой вводное руководство по байесовскому моделированию и вычислениям на примере реальных кейсов из разных областей, включая экологию, здравоохранение, генетику и финансы. Каждая глава включает описание проблемы, соответствующей модели, методы вычисления, результаты и выводы, а также проблемы, возникающие при использовании этих подходов. Книга показывает, как проводить байесовский анализ ясно и кратко на реальных примерах. Она также охватывает подходы, которые могут использоваться в широком спектре областей, таких как здравоохранение, окружающая среда, генетика, информационная наука, медицина, биология, промышленность и дистанционное зондирование. "Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis" предназначена для статистиков, исследователей и практиков, которые имеют некоторый опыт в статистическом моделировании и анализе, а также понимание основ байесовской статистики, но мало опыта в ее применении. Книга также будет полезна аспирантам и выпускникам статистических и биостатистических специальностей.
Электронная Книга «Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118394496
Описание книги от Группа авторов
Provides an accessible foundation to Bayesian analysis using real world models This book aims to present an introduction to Bayesian modelling and computation, by considering real case studies drawn from diverse fields spanning ecology, health, genetics and finance. Each chapter comprises a description of the problem, the corresponding model, the computational method, results and inferences as well as the issues that arise in the implementation of these approaches. Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis: Illustrates how to do Bayesian analysis in a clear and concise manner using real-world problems. Each chapter focuses on a real-world problem and describes the way in which the problem may be analysed using Bayesian methods. Features approaches that can be used in a wide area of application, such as, health, the environment, genetics, information science, medicine, biology, industry and remote sensing. Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis is aimed at statisticians, researchers and practitioners who have some expertise in statistical modelling and analysis, and some understanding of the basics of Bayesian statistics, but little experience in its application. Graduate students of statistics and biostatistics will also find this book beneficial.
