Text

Prior Processes and Their Applications; Nonparametric Bayesian Estimation

---

(1). Menyajikan perlakuan sistematis dan komprehensif dari berbagai proses sebelumnya. (2). Menyediakan sumber daya berharga untuk analisis Bayesian nonparametrik dari big data. (3). Termasuk bagian tentang pembelajaran mesin. (4). Menunjukkan contoh-contoh praktis.  Frasa yang disediakan tampaknya merupakan topik atau judul bab yang terkait dengan metode statistik dan Bayesian. Mari kita bahas secara singkat masing-masing: A. Proses Sebelumnya dan Aplikasinya: (1). Definisi: Dalam statistik Bayesian, distribusi sebelumnya merepresentasikan informasi atau keyakinan tentang suatu parameter sebelum mengamati data. (2). Aplikasi: Memahami dan memilih distribusi sebelumnya yang tepat sangat penting dalam analisis Bayesian. Topik ini dapat mencakup berbagai jenis distribusi sebelumnya, propertinya, dan cara penerapannya dalam berbagai model statistik. B. Estimasi Bayesian Nonparametrik: (1). Metode Nonparametrik: Dalam statistik, metode nonparametrik tidak mengasumsikan bentuk fungsional tertentu untuk distribusi populasi yang mendasarinya. (2). Estimasi Bayesian: Metode Bayesian melibatkan pembaruan keyakinan tentang parameter berdasarkan informasi sebelumnya dan data yang diamati. (3). Aplikasi: Topik ini kemungkinan mengeksplorasi penerapan metode nonparametrik dalam kerangka Bayesian. Ini mungkin melibatkan Proses Dirichlet, Proses Gaussian, atau model Bayesian nonparametrik lainnya yang digunakan untuk estimasi. Jadi, topik-topik ini cenderung menjadi bagian dari diskusi yang lebih luas tentang metode statistik, khususnya statistik Bayesian, di mana pengetahuan sebelumnya dimasukkan ke dalam analisis. Metode nonparametrik memberikan fleksibilitas dengan tidak mengasumsikan bentuk parametrik tetap untuk distribusi yang mendasarinya, membuatnya dapat diterapkan dalam berbagai skenario.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

Seri dalam Statistik

Call Number

519.5 PHA p

Publisher

New Jersey, USA : Springer International Publishing., 2016

Collation

-

Language

English

ISBN/ISSN

978-3-319-32789-1

Classification

519.5

Content Type

text

Media Type

computer

Carrier Type

online resource

Edition

-

Subject(s)

Statistik Nonparametrik Bayesian

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Eswar G. Phadia

Other Information

Cataloger

Erwin

Source

https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-32789-1

Validator

-

Digital Object Identifier (DOI)

-

Journal Volume

-

Journal Issue

-

Subtitle

-

Parallel Title

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment