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Collection Texts in statiscical science
- Editeur : Chapman & Hall / CRC
- ISSN : pas d'ISSN
Documents disponibles dans la collection
Faire une suggestion Affiner la rechercheMarkov chain monte carlo / Gamerman, Dani.
Titre : Markov chain monte carlo : stochastic simulation for Bayesian inference Type de document : texte imprimé Auteurs : Gamerman, Dani., Auteur ; Lopes, hedibert freitas, Auteur Mention d'édition : 2 éd Editeur : Boca Raton [Etats-Unis] : Chapman & Hall / CRC Année de publication : 2006 Collection : Texts in statiscical science Importance : 323 p. Présentation : ill. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-584-88587-0 Note générale : Bibliogr. Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Bayesian statistical decision theory
Markov processes
Monte Carlo method
Statistique bayésienne
Markov, Processus de
Monte-Carlo,Index. décimale : 519.21 Théorie des probabilités.Processus stochastiques Résumé : Bridging the gap between research and application, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference provides a concise, and integrated account of Markov chain Monte Carlo (MCMC) for performing Bayesian inference. This volume, which was developed from a short course taught by the author at a meeting of Brazilian statisticians and probabilists, retains the didactic character of the original course text. The self-contained text units make MCMC accessible to scientists in other disciplines as well as statisticians. It describes each component of the theory in detail and outlines related software, which is of particular benefit to applied scientists. --Ce texte fait référence à l'édition Broché . Note de contenu :
1- stochastic simulation
2- Bayesian inference
3- Approximte methods of inference
4- Markov chains
5- Gibbs sampling
6- Metropolis-hastings algorithms
7- Further topics in MCMCMarkov chain monte carlo : stochastic simulation for Bayesian inference [texte imprimé] / Gamerman, Dani., Auteur ; Lopes, hedibert freitas, Auteur . - 2 éd . - Chapman & Hall / CRC, 2006 . - 323 p. : ill. ; 24 cm.. - (Texts in statiscical science) .
ISBN : 978-1-584-88587-0
Bibliogr. Index
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Bayesian statistical decision theory
Markov processes
Monte Carlo method
Statistique bayésienne
Markov, Processus de
Monte-Carlo,Index. décimale : 519.21 Théorie des probabilités.Processus stochastiques Résumé : Bridging the gap between research and application, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference provides a concise, and integrated account of Markov chain Monte Carlo (MCMC) for performing Bayesian inference. This volume, which was developed from a short course taught by the author at a meeting of Brazilian statisticians and probabilists, retains the didactic character of the original course text. The self-contained text units make MCMC accessible to scientists in other disciplines as well as statisticians. It describes each component of the theory in detail and outlines related software, which is of particular benefit to applied scientists. --Ce texte fait référence à l'édition Broché . Note de contenu :
1- stochastic simulation
2- Bayesian inference
3- Approximte methods of inference
4- Markov chains
5- Gibbs sampling
6- Metropolis-hastings algorithms
7- Further topics in MCMCExemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire 052162 519.21 GAM Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible