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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Bayesian Applications

verfasst von : John H. Drew, Diane L. Evans, Andrew G. Glen, Lawrence M. Leemis

Erschienen in: Computational Probability

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter considers Bayesian applications of APPL. Section 14.1 introduces Bayesian statistics and motivates the use of a computer algebra system to derive posterior distributions. Section 14.2 develops algorithms in the case of a single unknown parameter. Section 14.3 develops algorithms in the case of multiple unknown parameters.

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Literatur
18.
Cook P, Broemeling LD (1995) Bayesian statistics using mathematica. Am Stat 49:70–76
36.
Ghosal S, Ghosh JK, Ramamoorthi RV (1999) Consistency issues in Bayesian nonparametrics. In: Ghosh S (ed) Asymptotics, nonparametrics and time series: a tribute to Madan Lal Puri. Statistics textbooks and monographs, vol 158. Marcel Dekker, New York, pp 639–667
54.
Jaakkola TS, Jordan MI (2000) Bayesian parameter estimation via variational methods. Stat Comput 10:25–37CrossRef
Metadaten
Titel
Bayesian Applications
verfasst von
John H. Drew
Diane L. Evans
Andrew G. Glen
Lawrence M. Leemis
Copyright-Jahr
2017
Buch
Computational Probability

Print ISBN: 978-3-319-43321-9

Electronic ISBN: 978-3-319-43323-3

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-43323-3_14

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