Practical Bayesian Inference

Practical Bayesian Inference

A Primer for Physical Scientists

Bailer-Jones, Coryn A. L.

Cambridge University Press






15 a 20 dias

Descrição não disponível.
Preface; 1. Probability basics; 2. Estimation and uncertainty; 3. Statistical models and inference; 4. Linear models, least squares, and maximum likelihood; 5. Parameter estimation: single parameter; 6. Parameter estimation: multiple parameters; 7. Approximating distributions; 8. Monte Carlo methods for inference; 9. Parameter estimation: Markov chain Monte Carlo; 10. Frequentist hypothesis testing; 11. Model comparison; 12. Dealing with more complicated problems; References; Index.
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