An Introduction to Bayesian Analysis : (Registro nro. 278196)
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000 -CABECERA | |
---|---|
campo de control de longitud fija | 04239nam a22003975i 4500 |
001 - NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | 278196 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | MX-SnUAN |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20160429153853.0 |
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | 150903s2006 xxu| o |||| 0|eng d |
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
Número Internacional Estándar del Libro | 9780387354330 |
-- | 9780387354330 |
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
Número estándar o código | 10.1007/9780387354330 |
Fuente del número o código | doi |
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
Número de control de sistema | vtls000331246 |
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030224 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404121810 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404091540 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201401311408 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | staff |
-- | 201401301205 |
-- | staff |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
Lengua de catalogación | spa |
Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
Normas de descripción | rda |
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
Número de clasificación | QA276-280 |
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Ghosh, Jayanta K. |
Término indicativo de función/relación | autor |
9 (RLIN) | 301628 |
245 13 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | An Introduction to Bayesian Analysis : |
Resto del título | Theory and Methods / |
Mención de responsabilidad, etc. | by Jayanta K. Ghosh, Mohan Delampady, Tapas Samanta. |
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | New York, NY : |
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer New York, |
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2006. |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | xiv, 352 páginas, |
Otras características físicas | recurso en línea. |
336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
Término de tipo de contenido | texto |
Código de tipo de contenido | txt |
Fuente | rdacontent |
337 ## - TIPO DE MEDIO | |
Nombre/término del tipo de medio | computadora |
Código del tipo de medio | c |
Fuente | rdamedia |
338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
Código del tipo de soporte | cr |
Fuente | rdacarrier |
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
Tipo de archivo | archivo de texto |
Formato de codificación | |
Fuente | rda |
490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
Mención de serie | Springer Texts in Statistics, |
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 1431-875X |
500 ## - NOTA GENERAL | |
Nota general | Springer eBooks |
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
Nota de contenido con formato | Statistical Preliminaries -- Bayesian Inference and Decision Theory -- Utility, Prior, and Bayesian Robustness -- Large Sample Methods -- Choice of Priors for Low-dimensional Parameters -- Hypothesis Testing and Model Selection -- Bayesian Computations -- Some Common Problems in Inference -- High-dimensional Problems -- Some Applications. |
520 ## - SUMARIO, ETC. | |
Sumario, etc. | This is a graduate-level textbook on Bayesian analysis blending modern Bayesian theory, methods, and applications. Starting from basic statistics, undergraduate calculus and linear algebra, ideas of both subjective and objective Bayesian analysis are developed to a level where real-life data can be analyzed using the current techniques of statistical computing. Advances in both low-dimensional and high-dimensional problems are covered, as well as important topics such as empirical Bayes and hierarchical Bayes methods and Markov chain Monte Carlo (MCMC) techniques. Many topics are at the cutting edge of statistical research. Solutions to common inference problems appear throughout the text along with discussion of what prior to choose. There is a discussion of elicitation of a subjective prior as well as the motivation, applicability, and limitations of objective priors. By way of important applications the book presents microarrays, nonparametric regression via wavelets as well as DMA mixtures of normals, and spatial analysis with illustrations using simulated and real data. Theoretical topics at the cutting edge include high-dimensional model selection and Intrinsic Bayes Factors, which the authors have successfully applied to geological mapping. The style is informal but clear. Asymptotics is used to supplement simulation or understand some aspects of the posterior. J.K. Ghosh has been Director and Jawaharlal Nehru Professor at the Indian Statistical Institute and President of the International Statistical Institute. He is currently a professor of statistics at Purdue University and professor emeritus at the Indian Statistical Institute. He has been the editor of Sankhya and has served on the editorial boards of several journals including the Annals of Statistics. His current interests in Bayesian analysis include asymptotics, nonparametric methods, high-dimensional model selection, reliability and survival analysis, bioinformatics, astrostatistics and sparse and not so sparse mixtures. Mohan Delampady and Tapas Samanta are both professors of statistics at the Indian Statistical Institute and both are interested in Bayesian inference, specifically in topics such as model selection, asymptotics, robustness and nonparametrics. |
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Delampady, Mohan. |
Término indicativo de función/relación | autor |
9 (RLIN) | 301629 |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Samanta, Tapas. |
Término indicativo de función/relación | autor |
9 (RLIN) | 301630 |
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
9 (RLIN) | 299170 |
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
Número Internacional Estándar del Libro | 9780387400846 |
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-35433-0">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-35433-0</a> |
Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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