Prior Information in Linear Models (Wiley Series in Probability & Mathematical Statistics)
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Beschreibung
"Prior Information in Linear Models" von Helge Toutenberg ist ein Fachbuch, das sich mit der Integration von Vorinformationen in lineare statistische Modelle beschäftigt. Das Buch gehört zur Wiley Series in Probability & Mathematical Statistics und richtet sich vor allem an Statistiker und Datenanalysten, die ihre Modelle durch den Einsatz von Vorwissen verbessern möchten. Toutenberg behandelt verschiedene Methoden zur Einbindung von Vorinformationen, wie zum Beispiel informative Priors in einem Bayes'schen Kontext, und diskutiert deren Einfluss auf die Schätzung der Modellparameter. Dabei werden sowohl theoretische Aspekte als auch praktische Anwendungsbeispiele betrachtet. Der Autor legt Wert darauf, die Vorteile dieser Ansätze aufzuzeigen, insbesondere wenn es um die Verbesserung der Schätzgenauigkeit und die Robustheit der Modelle geht. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in das Thema und ist sowohl für Studierende als auch für erfahrene Praktiker geeignet, die ihr Verständnis von linearen Modellen vertiefen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- hardcover
- 574 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Kartoniert
- 570 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- Gebunden
- 296 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 510 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 208 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg



