Читайте только на Литрес

Книгу нельзя скачать файлом, но можно читать в нашем приложении или онлайн на сайте.

Основной контент книги Dirichlet and Related Distributions
Текст PDF

Объем 338 страниц

0+

Dirichlet and Related Distributions

Theory, Methods and Applications
авторы
Kai Wang Ng,
Guo-Liang Tian
Читайте только на Литрес

Книгу нельзя скачать файлом, но можно читать в нашем приложении или онлайн на сайте.

10 127,91 ₽

Начислим

+304

Покупайте книги и получайте бонусы в Литрес, Читай-городе и Буквоеде.

Участвовать в бонусной программе
Подарите скидку 10%
Посоветуйте эту книгу и получите 1 012,80 ₽ с покупки её другом.

О книге

The Dirichlet distribution appears in many areas of application, which include modelling of compositional data, Bayesian analysis, statistical genetics, and nonparametric inference. This book provides a comprehensive review of the Dirichlet distribution and two extended versions, the Grouped Dirichlet Distribution (GDD) and the Nested Dirichlet Distribution (NDD), arising from likelihood and Bayesian analysis of incomplete categorical data and survey data with non-response. <p>The theoretical properties and applications are also reviewed in detail for other related distributions, such as the inverted Dirichlet distribution, Dirichlet-multinomial distribution, the truncated Dirichlet distribution, the generalized Dirichlet distribution, Hyper-Dirichlet distribution, scaled Dirichlet distribution, mixed Dirichlet distribution, Liouville distribution, and the generalized Liouville distribution.</p> <p>Key Features:</p> <ul> <li> <div>Presents many of the results and applications that are scattered throughout the literature in one single volume.<br /> </div> </li> <li> <div>Looks at the most recent results such as survival function and characteristic function for the uniform distributions over the hyper-plane and simplex; distribution for linear function of Dirichlet components; estimation via the expectation-maximization gradient algorithm and application; etc.<br /> </div> </li> <li> <div>Likelihood and Bayesian analyses of incomplete categorical data by using GDD, NDD, and the generalized Dirichlet distribution are illustrated in detail through the EM algorithm and data augmentation structure.</div> </li> <li> <div>Presents a systematic exposition of the Dirichlet-multinomial distribution for multinomial data with extra variation which cannot be handled by the multinomial distribution.<br /> </div> </li> <li> <div>S-plus/R codes are featured along with practical examples illustrating the methods.</div> </li> </ul> <p>Practitioners and researchers working in areas such as medical science, biological science and social science will benefit from this book.</p>

Жанры и теги

Войдите, чтобы оценить книгу и оставить отзыв
Книга Kai Wang Ng, Guo-Liang Tian и др. «Dirichlet and Related Distributions» — читать онлайн на сайте. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Возрастное ограничение:
0+
Дата выхода на Литрес:
26 сентября 2018
Объем:
338 стр.
ISBN:
9781119995869
Общий размер:
3.2 МБ
Общее кол-во страниц:
338
Издатель:
Правообладатель:
John Wiley & Sons Limited