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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Categorical Data

verfasst von : Peter Müller, Fernando Andrés Quintana, Alejandro Jara, Tim Hanson

Erschienen in: Bayesian Nonparametric Data Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We discuss nonparametric Bayesian methods that are suitable for inference with binary, ordinal and general categorical data. Modeling for such data becomes particularly interesting in the presence of covariates, when non- and semi-parametric Bayesian models can generalize the link function in a generalized linear model setup, the regression on covariates or both. An important application arises in inference for diagnostic screening and related inference for ROC (receiver-operator characteristic) curves. We include some discussion of a rapidly growing literature on non-parametric Bayesian inference for ROC curves.

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Metadaten
Titel
Categorical Data
verfasst von
Peter Müller
Fernando Andrés Quintana
Alejandro Jara
Tim Hanson
Copyright-Jahr
2015
Buch
Bayesian Nonparametric Data Analysis

Print ISBN: 978-3-319-18967-3

Electronic ISBN: 978-3-319-18968-0

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-18968-0_5