Bayesian Nonparametrics For Causal Inference And Missing Data Av Michael J. Daniels, Antonio Linero, Jason Roy

Bayesian Nonparametrics For Causal Inference And Missing Data Av Michael J. Daniels, Antonio Linero, Jason Roy

Bayesian Nonparametric Methods for Missing Data and Causal Inference provides an overview of flexible Bayesian nonparametric (BNP) methods for modeling joint or conditional distributions and functional relationships, and their interplay with causal inference and missing data. This book em......
fra 1 219,-
Tilgjengelig i 1 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
<P><STRONG>Bayesian Nonparametric Methods for Missing Data and Causal Inference</STRONG> provides an overview of flexible Bayesian nonparametric (BNP) methods for modeling joint or conditional distributions and functional relationships, and their interplay with causal inference and missing data. This book emphasizes the importance of making untestable assumptions to identify estimands of interest, such as missing at random assumption for missing data and unconfoundedness for causal inference in observational studies. The BNP approach can account for possible violations of assumptions and minimize concerns about model misspecification, unlike parametric methods. The overall strategy is to first specify BNP models for observed data and second to specify additional uncheckable assumptions to identify estimands of interest.</P><P></P><P>The book is divided into three parts. <B>Part I</B> develops the key concepts in causal inference and missing data, and reviews relevant concepts in Bayesi

Produktinformasjon

Utforsk Bayesian Nonparametrics For Causal Inference And Missing Data

Er du på jakt etter en omfattende guide til **Bayesian nonparametric metoder** for å håndtere de komplekse utfordringene innen **kausal inferens** og **manglende data**? Da er boken Bayesian Nonparametrics For Causal Inference And Missing Data Av Michael J. Daniels, Antonio Linero, Jason Roy akkurat det du trenger! Med en moderne tilnærming til statistikk, gir denne boka deg verktøyene du trenger for å navigere i det usikre terrenget av observasjonsstudier og kliniske data.

Nøkkelfunksjoner ved boken

  • Grundig gjennomgang av BNP: Lær om fleksible Bayesian nonparametriske metoder for modellering av **felles- og betingede fordelinger** og hvordan de relaterer til kausal inferens.
  • Uunnværlige verktøy: Part II i boken fokuserer på de essensielle BNP-verktøyene for å løse problemer relatert til kausal inferens og manglende data.
  • Praktiske casestudier: Oppdag hvordan BNP-metoder anvendes i ekte scenarier fra **helsejournaler**, **undersøkelser**, **kohorter** og **randomiserte kliniske studier**.
  • Implementering med R: Boken kommer med R-kode og pakker for å hjelpe deg med å anvende BNP i dine egne analyser.

Hvem bør lese denne boken?

Boken er spesielt nyttig for **forskere**, **masterstudenter innen statistikk og biostatistikk**, men også for **epidemiologer** og **medisinske forskere** som ønsker å styrke sin forståelse av kausalitet og manglende data. Enten du er nybegynner eller har erfaring, vil du finne verdifull innsikt og praktiske verktøy.

Fordyp deg i statistikk!

Ikke la usikkerheten i dataene dine stoppe deg. Med Bayesian Nonparametrics For Causal Inference And Missing Data får du både teoretisk kunnskap og praktiske ferdigheter i én og samme bok. Kickstart din læring om kausal inferens og håndtering av manglende data i dag!

Spesifikasjon

Generelt
Sett
Nei
TypPapirbøker

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 1 219,- den billigste prisen for Bayesian Nonparametrics For Causal Inference And Missing Data Av Michael J. Daniels, Antonio Linero, Jason Roy blant 1 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste data og informasjonsteknologi for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
1 219,-
Gjennomsnittspris:
1 219,-
Høyeste pris:
1 219,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig