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Auteur : Peter D. Congdon
Catégorie : Livres anglais et étrangers,Science,Mathematics
Broché : * pages
Éditeur : *
Langue : Français, Anglais

An intermediate-level treatment of Bayesian hierarchical models and their applications, this book demonstrates the advantages of a Bayesian approach to data sets involving inferences for collections of related units or variables, and in methods where parameters can be treated as random collections. Through illustrative data analysis and attention to statistical computing, this book facilitates practical implementation of Bayesian hierarchical methods. The new edition is a revision of the book Applied Bayesian Hierarchical Methods. It maintains a focus on applied modelling and data analysis, but now using entirely R-based Bayesian computing options. It has been updated with a new chapter on regression for causal effects, and one on computing options and strategies. This latter chapter is particularly important, due to recent advances in Bayesian computing and estimation, including the development of rjags and rstan. It also features updates throughout with new examples. The examples exploit and illustrate the broader advantages of the R computing environment, while allowing readers to explore alternative likelihood assumptions, regression structures, and assumptions on prior densities. Features: Provides a comprehensive and accessible overview of applied Bayesian hierarchical modelling Includes many real data examples to illustrate different modelling topics R code (based on rjags, jagsUI, R2OpenBUGS, and rstan) is integrated into the book, emphasizing implementation Software options and coding principles are introduced in new chapter on computing Programs and data sets available on the book's website

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BhGLM: Bayesian hierarchical GLMs and survival models ~ BhGLM: Bayesian hierarchical GLMs and survival models, with applications to Genomics and Epidemiology Overview. This R package provides functions for setting up and fitting various Bayesian hierarchical models (generalized linear models (GLMs), Cox survival models, negative binomial models, and ordered logistic or probit regressions), for numerically and graphically summarizing the fitted .

Statistique bayésienne - BnF ~ Bayesian data analysis in ecology using linear models with R, BUGS, and Stan (2015) . Bayesian hierarchical space-time models with application to significant wave height (2013) Bayesian population analysis using WinBUGS (2012) Méthodes statistiques bayésiennes (2012) Evidence synthesis for decision making in healthcare (2012) Bayesian biostatistics (2012) Basic and advanced bayesian .

The R Book - UPC Universitat Politècnica de Catalunya ~ 13 Generalized Linear Models 557 14 Count Data 579 15 Count Data in Tables 599 16 Proportion Data 628 17 Binary Response Variables 650 18 Generalized Additive Models 666 19 Mixed-Effects Models 681 20 Non-Linear Regression 715 21 Meta-Analysis 740 22 Bayesian Statistics 752. vi CHAPTERS 23 Tree Models 768 24 Time Series Analysis 785 25 Multivariate Statistics 809 26 Spatial Statistics 825 27 .

Mixed Models with R - Michael Clark ~ This is an introduction to using mixed models in R. It covers the most common techniques employed, with demonstration primarily via the lme4 package. Discussion includes extensions into generalized mixed models, Bayesian approaches, and realms beyond.

Bayesian hierarchical modeling - Wikipedia ~ Bayesian hierarchical modelling is a statistical model written in multiple levels (hierarchical form) that estimates the parameters of the posterior distribution using the Bayesian method. The sub-models combine to form the hierarchical model, and Bayes' theorem is used to integrate them with the observed data and account for all the uncertainty that is present.

Bayesian methods in bioinformatics and computational ~ Using Bayesian inference for integrating multiple sources of data offers great potential, but currently remains largely unexplored; see for initial attempts and perspectives. Quantitative network models . As has already been stated, a key aim of systems biology is to develop quantitative, dynamic models of biological processes of interest. One approach to this problem is to extend the top-down .

GPU Computing with R / R Tutorial ~ Applications that make effective use of the so-called graphics processing units (GPU) have reported significant performance gains. Although this site is dedicated to elementary statistics with R, it is evident that parallel computing will be of tremendous importance in the near future, and it is imperative for students to be acquainted with the new technology as soon as possible. Thus we are .

GitHub - ddarriba/jmodeltest2: Automatically exported from ~ When using jModelTest you should cite all these: Darriba D, Taboada GL, Doallo R, Posada D. 2012. jModelTest 2: more models, new heuristics and parallel computing. Nature Methods 9(8), 772. Guindon S and Gascuel O (2003). A simple, fast and accurate method to estimate large phylogenies by maximum-likelihood". Systematic Biology 52: 696-704.

Téléchargements d'applications – GeoGebra ~ Téléchargement Applications GeoGebra Applications GeoGebra hors ligne pour iOS, Android, Windows, Mac, Chromebook et Linux. Calculatrice Graphique. Tracez des fonctions, explorez des équations avec notre calculatrice graphique. Télécharger Lancer. Calculatrice 3D . La calculatrice graphique 3D pour les surfaces et la géométrie dans l'espace .

Modelio Open Source - UML and BPMN free modeling tool ~ Discover experimental tools for modeling Cloud applications. More information. Open source java code generation and reverse tool. With Java Designer, enjoy an open source module that provides Java code generation and reverse. Read more. Free Web Document Publisher. Get a free Web Document Publisher. From your model, generate HTML documentation containing both information on your model and your .

Télécharger - Logiciels gratuits - Comment Ça Marche ~ .

Livres sur Google Play ~ Profitez de millions d'applications Android récentes, de jeux, de titres musicaux, de films, de séries, de livres, de magazines, et plus encore. À tout moment, où que vous soyez, sur tous vos appareils.

SensoMineR ~ SensoMineR provides numerous graphical outputs easy to interpret, as well as syntheses of results issuing from various analysis of variance models or from various factor analysis methods accompanied with confidence ellipses. SensoMineR deals with classical profiles data as well as with more specific data such as napping data (Pagès, 2005).

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Modèles mathématiques - BnF ~ Applications of mathematical heat transfer and fluid flow models in engineering and medicine (2017) Prinzip Schönheit (2017) Habitat suitability and distribution models (2017)

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