Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference

Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference
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ISBN-13:
9780521878265
Erscheinungsdatum:
01.06.2017
Seiten:
646
Autor:
Subhashis Ghosal
Gewicht:
1440 g
Format:
260x183x40 mm
Serie:
44, Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
Sprache:
Englisch

Inhaltsverzeichnis
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 Bernsteinâ¿"von Mises theorem; 13. Survival analysis; 14. Discrete random structures; Appendices; References; Author index; Subject index.
Beschreibung
Bayesian nonparametrics comes of age with this landmark text synthesizing theory, methodology and computation.

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