基于INLA的貝葉斯回歸建模

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	Xiaofeng Wang, Yu Ry
出版社：	高等教育出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787040610079	出版時(shí)間：	2024-04-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　積分嵌套拉普拉斯近似（Integrated Nested Laplace Approximations，INLA）是擬合一大類(lèi)貝葉斯回歸模型的新方法。使用INLA無(wú)須抽取邊際后驗(yàn)分布的樣本，因此在計(jì)算上它是貝葉斯推斷標(biāo)準(zhǔn)工具馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法的簡(jiǎn)單易用的替代方案。本書(shū)涵蓋了各種現(xiàn)代回歸模型，著重介紹了如何使用實(shí)際數(shù)據(jù)構(gòu)建貝葉斯模型并評(píng)估其有效性。全書(shū)的一個(gè)關(guān)鍵主題是通過(guò)可復(fù)制的研究來(lái)展示理論與實(shí)踐之間的相互作用。每個(gè)示例都提供了完整的R命令，并且本書(shū)的網(wǎng)站包含了書(shū)中描述的所有數(shù)據(jù)，還提供了一個(gè)可下載的R軟件包。本書(shū)適合于具有基本統(tǒng)計(jì)理論和貝葉斯方法知識(shí)的讀者閱讀，可以幫助他們了解基于INLA進(jìn)行貝葉斯推斷的最新進(jìn)展，并為復(fù)雜的實(shí)際工作做好準(zhǔn)備。