Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives: An Essential Journey with Donald Rubin's Statistical Family (Wiley Series in Probability and Statistics)
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Beschreibung
"Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives: An Essential Journey with Donald Rubin's Statistical Family" von Xiao-Li Meng ist eine Sammlung von Arbeiten, die sich mit der Anwendung und Weiterentwicklung von Bayes'schen Methoden und kausaler Inferenz bei unvollständigen Daten befassen. Das Buch würdigt das Werk von Donald Rubin, einem führenden Statistiker auf diesem Gebiet, und präsentiert Beiträge seiner Schüler und Kollegen. Die Themen umfassen theoretische Entwicklungen, methodologische Innovationen sowie praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Sozialwissenschaften und Medizin. Durch die Betonung der Bayes'schen Perspektive bietet das Buch wertvolle Einblicke in den Umgang mit Unsicherheiten und die Ziehung zuverlässiger Schlussfolgerungen aus unvollständigen Datensätzen.
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