Bayesian Missing Data Problems Format Broché

Bayesian Missing Data Problems - Ng, Kai Wang

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Livre Sciences de la vie et de la terre - Ng, Kai Wang - 01/11/2019 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Ng, Kai Wang - Tan, Ming T. - Tian, Guo-Liang

Editeur : Chapman And Hall/Crc

Langue : Anglais

Parution : 01/11/2019

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 348.0

ISBN : 9780367385309

Résumé :
This book presents solutions to missing data problems through explicit or noniterative sampling calculation of Bayesian posteriors, based on the inverse Bayes formulae. The authors focus on exact numerical solutions, a conditional sampling approach via data augmentation, and a noniterative sampling approach via EM-type algorithms. They describe Monte Carlo simulation, numerical techniques, and optimization methods. The book illustrates the methods with biostatistical models and real-world applications, including mixed effects and hierarchical models, nonresponse and contingency tables, and the constrained parameter problem reformulated as a missing data problem....

Sommaire:

Ming T. Tan is Professor of Biostatistics in the Department of Epidemiology and Preventive Medicine at the University of Maryland School of Medicine and Director of the Division of Biostatistics at the University of Maryland Greenebaum Cancer Center.

Guo-Liang Tian is Associate Professor in the Department of Statistics and Actuarial Science at the University of Hong Kong.

Kai Wang Ng is Professor and Head of the Department of Statistics and Actuarial Science at the University of Hong Kong.

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