Bayesian inference with geodetic applications

This introduction to Bayesian inference places special emphasis on applications. All basic concepts are presented: Bayes' theorem, prior density functions, point estimation, confidence region, hypothesis testing and predictive analysis. In addition, Monte Carlo methods are discussed since the a...

Descripció completa

Guardat en:
Dades bibliogràfiques
Autor principal: Koch, Karl-Rudolf, 1935-
Format: Livre numérique
Idioma:Anglais
Publicat: Berlin [etc.] : Springer [20..].
Cham : Springer Nature
Col·lecció:Lecture notes in Earth sciences 31
Matèries:
Accés en línia:Accès sur la plateforme de l'éditeur
Accès sur la plateforme Istex
Accès Université d'Orléans
Accès INSA CVL
Nota: Archives Springer e-books (Licence nationale)
Archives Springer e-books (Licence nationale)
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Edition sous un autre format:• Bayesian inference with geodetic applications, Karl-Rudolf Koch, 1990, Berlin, Springer-Verlag, 1 vol. (IX-198 p.), Lecture notes in earth sciences, 978-3-540-53080-0
• Bayesian Inference with Geodetic Applications, Texte imprimé, 9783662186688
Descripció
Sumari:This introduction to Bayesian inference places special emphasis on applications. All basic concepts are presented: Bayes' theorem, prior density functions, point estimation, confidence region, hypothesis testing and predictive analysis. In addition, Monte Carlo methods are discussed since the applications mostly rely on the numerical integration of the posterior distribution. Furthermore, Bayesian inference in the linear model, nonlinear model, mixed model and in the model with unknown variance and covariance components is considered. Solutions are supplied for the classification, for the posterior analysis based on distributions of robust maximum likelihood type estimates, and for the reconstruction of digital images.
Descripció de l’ítem:Archives Springer e-books (Licence nationale)
Archives Springer e-books (Licence nationale)
ISBN:9783540466017 (PDF)
ISSN:1613-2580
Accés:Accès en ligne pour les établissements français bénéficiaires des licences nationales
Accès soumis à abonnement pour tout autre établissement
Conditions particulières de réutilisation pour les bénéficiaires des licences nationales. https://www.licencesnationales.fr/springer-nature-ebooks-contrat-licence-ln-2017