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Likelihood and Bayesian Inference: With Applications in Biology and Medicine
Dieses reich illustrierte Lehrbuch behandelt moderne statistische Methoden mit Anwendungen in Medizin, Epidemiologie und Biologie. Zunächst wird die Bedeutung statistischer Modelle in der angewandten quantitativen Forschung und die zentrale Rolle der Likelihood-Funktion erörtert.
Dabei wird die Likelihood-basierte Inferenz aus frequentistischer Sicht beschrieben und die Eigenschaften der maximalen Likelihood-Schätzung, der Score-Funktion, des Likelihood-Verhältnisses und der Wald-Statistik untersucht. Im zweiten Teil des Buches wird die Likelihood mit Prioritätsinformationen kombiniert, um Bayes'sche Schlussfolgerungen durchzuführen. Zu den Themen gehören Bayes'sche Aktualisierung, konjugierte und Referenzprioren, Bayes'sche Punkt- und Intervallschätzungen, Bayes'sche Asymptotik und empirische Bayes-Methoden.
Es enthält ein separates Kapitel über moderne numerische Techniken für Bayes'sche Inferenz und behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Modellwahl und Vorhersage aus frequentistischer und Bayes'scher Sicht. Diese überarbeitete Ausgabe des Buches "Applied Statistical Inference" wurde um neues Material zu Markov-Modellen für die Zeitreihenanalyse erweitert.
Es enthält außerdem einen umfassenden Anhang, der die Voraussetzungen in Wahrscheinlichkeitstheorie, Matrixalgebra, mathematischer Kalkulation und numerischer Analyse abdeckt, und jedes Kapitel wird durch Übungen ergänzt. Der Text richtet sich in erster Linie an Studenten der Statistik und Biostatistik mit einem Interesse an Anwendungen.
| ISBN: | 9783662607947 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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