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Produktbild: Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives

Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives

Aus der Reihe Wiley Series in Probability and Statistics

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Beschreibung

Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives: An Essential Journey with Donald Rubin's Statistical Family

This book brings together a collection of articles on statistical methods relating to missing data analysis, including multiple imputation, propensity scores,...

Beschreibung

Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives: An Essential Journey with Donald Rubin's Statistical Family

This book brings together a collection of articles on statistical methods relating to missing data analysis, including multiple imputation, propensity scores, instrumental variables, and Bayesian inference. Covering new research topics and real-world examples which do not feature in many standard texts. The book is dedicated to Professor Don Rubin (Harvard). Don Rubin has made fundamental contributions to the study of missing data.

Key features of the book include:

  • Comprehensive coverage of an imporant area for both research and applications.
  • Adopts a pragmatic approach to describing a wide range of intermediate and advanced statistical techniques.
  • Covers key topics such as multiple imputation, propensity scores, instrumental variables and Bayesian inference.
  • Includes a number of applications from the social and health sciences.
  • Edited and authored by highly respected researchers in the area.

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Erscheinungsdatum

22.10.2004
Herausgeber
Verlag Wiley
Seitenzahl

440 (Printausgabe)
Dateigröße

2663 KB
Auflage

1. Auflage
Sprache

Englisch
EAN

9780470090442
Barrierefreiheit
  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

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