Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This is the first text to introduce nonparametric Bayesian inference from a data analysis perspectiveIncludes a large number of examples to illustrate the application of nonparametric Bayesian models for important statistical inference Problems.

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Bibliographic Details

Title

Bayesian Nonparametric Data Analysis

Publisher

Springer International Publishing

Publication Date

2015

Language

English

ISBN 10

3319189670

ISBN 13

9783319189673

Binding

Gebunden

Condition

New

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About this title

Synopsis

This book reviews nonparametric Bayesian methods and models that have proven useful in the context of data analysis. Rather than providing an encyclopedic review of probability models, the book’s structure follows a data analysis perspective. As such, the chapters are organized by traditional data analysis problems. In selecting specific nonparametric models, simpler and more traditional models are favored over specialized ones.

The discussed methods are illustrated with a wealth of examples, including applications ranging from stylized examples to case studies from recent literature. The book also includes an extensive discussion of computational methods and details on their implementation. R code for many examples is included in online software pages.

About the Author

Peter Mueller is Professor in the Department of Mathematics and the Department of Statistics & Data Science at the University of Texas at Austin. He has published widely on nonparametric Bayesian statistics, with an emphasis on applications in biostatistics and bioinformatics.

Fernando Andr�s Quintana is Professor in the Department of Statistics at Pontificia Universidad Catolica de Chile with interests in nonparametric Bayesian analysis and statistical computing. His publications include extensive work on clustering methods and applications in biostatistics.

Alejandro Jara is Associate Professor in the Department of Statistics at Pontificia Universidad Catolica de Chile, with research interests in nonparametric Bayesian statistics, Markov chain Monte Carlo methods and statistical computing. He developed the R package "DPpackage," a widely used public domain set of programs for inference under nonparametric Bayesian models.

Timothy Hanson is Professor of Statistics in the Department of Statistics at the University of South Carolina. His research interests include survival analysis, nonparametric regression

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