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Fondamenti di inferenza bayesiana non parametrica di Subhashis Ghosal (inglese) H-

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ISBN-13: 9780521878265

Book Title: Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference

ISBN: 9780521878265

Publication Name: Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference

Item Length: 10.2in

Publisher: Cambridge University Press

Series: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics Ser.

Publication Year: 2017

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Item Height: 1.6in

Author: Subhashis Ghosal, Aad Van Der Vaart

Item Width: 7.2in

Item Weight: 48.1 Oz

Number of Pages: 670 Pages

Informazioni su questo prodotto

Product Information

Written by top researchers, this self-contained text is the authoritative account of Bayesian nonparametrics, a nearly universal framework for inference in statistics and machine learning, with practical use in all areas of science, including economics and biostatistics. Appendices with prerequisites and numerous exercises support its use for graduate courses.

Product Identifiers

Publisher

Cambridge University Press

ISBN-10

0521878268

ISBN-13

9780521878265

eBay Product ID (ePID)

229538744

Product Key Features

Author

Subhashis Ghosal, Aad Van Der Vaart

Publication Name

Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference

Format

Hardcover

Language

English

Series

Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics Ser.

Publication Year

2017

Type

Textbook

Number of Pages

670 Pages

Dimensions

Item Length

10.2in

Item Height

1.6in

Item Width

7.2in

Item Weight

48.1 Oz

Additional Product Features

Series Volume Number

Series Number 44

Lc Classification Number

Qa278.8.G46 2016

Reviews

Advance praise: 'Bayesian nonparametrics has seen amazing theoretical, methodological, and computational developments in recent years. This timely book gives an authoritative account of the current state of the art by two leading scholars in the field. They masterfully cover all major aspects of the discipline, with an emphasis on asymptotics, and achieve the rare feat of being simultaneously broad and deep, while preserving the utmost mathematical rigor. This book is, without doubt, a must-read for Ph.D. students and researchers in statistics and probability.' Igor Prnster, Universit... Commerciale Luigi Bocconi, Milan, Advance praise: 'Worth waiting for, this book gives a both global and precise overview on the fundamentals of Bayesian nonparametrics. It will be extremely valuable as a textbook for Masters and Ph.D. students, along with more experienced researchers, as the authors have managed to gather, link together, and present with great clarity a large part of the major advances in Bayesian nonparametric modeling and theory.' Judith Rousseau, Universit Paris-Dauphine, Advance praise: 'Probabilistic inference of massive and complex data has received much attention in statistics and machine learning, and Bayesian nonparametrics is one of the core tools. Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference is the first book to comprehensively cover models, methods, and theories of Bayesian nonparametrics. Readers can learn basic ideas and intuitions as well as rigorous treatments of underlying theories and computations from this wonderful book.' Yongdai Kim, Seoul National University

Table of Content

Preface; Glossary of symbols; 1. Introduction; 2. Priors on function spaces; 3. Priors on spaces of probability measures; 4. Dirichlet processes; 5. Dirichlet process mixtures; 6. Consistency: general theory; 7. Consistency: examples; 8. Contraction rates: general theory; 9. Contraction rates: examples; 10. Adaptation and model selection; 11. Gaussian process priors; 12. Infinite-dimensional Bernstein-von Mises theorem; 13. Survival analysis; 14. Discrete random structures; Appendices; References; Author index; Subject index.

2016

Topic

Probability & Statistics / General, Probability & Statistics / Bayesian Analysis

Lccn

2016-056429

Dewey Decimal

519.542

Intended Audience

Scholarly & Professional

Dewey Edition

Illustrated

Yes

Genre

Mathematics

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