<電子ブック>
Tools for Statistical Inference : Observed Data and Data Augmentation Methods / by Martin A. Tanner
(Lecture Notes in Statistics. ISSN:21977186 ; 67)
版 | 1st ed. 1991. |
---|---|
出版者 | New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer |
出版年 | 1991 |
本文言語 | 英語 |
大きさ | VI, 110 p : online resource |
著者標目 | *Tanner, Martin A author SpringerLink (Online service) |
件 名 | LCSH:Biometry FREE:Biostatistics |
一般注記 | I. Introduction -- A. Problems -- B. Techniques -- References -- II. Observed Data Techniques-Normal Approximation -- A. Likelihood/Posterior Density -- B. Maximum Likelihood -- C. Normal Based Inference -- D. The Delta Method -- E. Significance Levels -- References -- III. Observed Data Techniques -- A. Numerical Integration -- B. Litplace Expansion -- C. Monte Carlo Methods -- IV. The EM Algorithm -- A. Introduction -- B. Theory -- C. EM in the Exponential Family -- D. Standard Errors -- E. Monte Carlo Implementation of the E-Step -- F. Acceleration of EM -- References -- V. Data Augmentation -- A. Introduction -- B. Predictive Distribution -- C. HPD Region Computations -- D. Implementation -- E. Theory -- F. Poor Man’s Data Augmentation -- G. SIR -- H. General Imputation Methods -- I. Data Augmentation via Importance Sampling -- J. Sampling in the Context of Multinomial Data -- VI. The Gibbs Sampler -- A. Introduction -- B. Examples -- C. The Griddy Gibbs Sampler From the reviews: The purpose of the book under review is to give a survey of methods for the Bayesian or likelihood-based analysis of data. The author distinguishes between two types of methods: the observed data methods and the data augmentation ones. The observed data methods are applied directly to the likelihood or posterior density of the observed data. The data augmentation methods make use of the special "missing" data structure of the problem. They rely on an augmentation of the data which simplifies the likelihood or posterior density. #Zentralblatt für Mathematik# HTTP:URL=https://doi.org/10.1007/978-1-4684-0510-1 |
目次/あらすじ
所蔵情報を非表示
電子ブック | 配架場所 | 資料種別 | 巻 次 | 請求記号 | 状 態 | 予約 | コメント | ISBN | 刷 年 | 利用注記 | 指定図書 | 登録番号 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
電子ブック | オンライン | 電子ブック |
|
|
Springer eBooks | 9781468405101 |
|
電子リソース |
|
EB00237752 |
書誌詳細を非表示
データ種別 | 電子ブック |
---|---|
分 類 | LCC:QH323.5 DC23:57,015,195 |
書誌ID | 4000106530 |
ISBN | 9781468405101 |
類似資料
この資料の利用統計
このページへのアクセス回数:3回
※2017年9月4日以降