Produktbild: Handbook of Bayesian Variable Selection
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Handbook of Bayesian Variable Selection

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

21.12.2021

Abbildungen

91 SW-Abb., 91 SW-Zeichn., 21 Tabellen

Herausgeber

Mahlet G. Tadesse + weitere

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

492

Maße (L/B/H)

26/18,3/3,1 cm

Gewicht

1112 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-54376-1

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Erscheinungsdatum

21.12.2021

Abbildungen

91 SW-Abb., 91 SW-Zeichn., 21 Tabellen

Herausgeber

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

492

Maße (L/B/H)

26/18,3/3,1 cm

Gewicht

1112 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-54376-1

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Handbook of Bayesian Variable Selection
  • 1. Discrete Spike-and-Slab Priors: Models and Computational Aspects
    2. Recent Theoretical Advances with the Discrete Spike-and-Slab Priors
    3. Theoretical and Computational Aspects of Continuous Spike-and-Slab Priors
    4. Spike-and-Slab Meets LASSO: A Review of the Spike-and-Slab LASSO
    5. Adaptive Computational Methods for Bayesian Variable Selection
    6. Theoretical guarantees for the horseshoe and other global-local shrinkage priors
    7. MCMC for Global-Local Shrinkage Priors in High-Dimensional Settings
    8. Variable Selection with Shrinkage Priors via Sparse Posterior Summaries
    9. Bayesian Model Averaging in Causal Inference
    10. Variable Selection for Hierarchically-Related Outcomes: Models and Algorithms
    11. Bayesian variable selection in spatial regression models
    12. Effect Selection and Regularization in Structured Additive Distributional Regression
    13. Sparse Bayesian State-Space and Time-Varying Parameter Models
    14. Bayesian estimation of single and multiple graphs
    15. Bayes Factors Based on g-Priors for Variable Selection
    16. Balancing Sparsity and Power: Likelihoods, Priors, and Misspecification
    17. Variable Selection and Interaction Detection with Bayesian Additive Regression Trees
    18. Variable Selection for Bayesian Decision Tree Ensembles
    19. Stochastic Partitioning for Variable Selection in Multivariate Mixture of Regression Models