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Bayesian Model Selection and Estimation without MCMC

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자료유형학위논문
서명/저자사항Bayesian Model Selection and Estimation without MCMC.
개인저자Deshpande, Sameer K.
단체저자명University of Pennsylvania. Statistics.
발행사항[S.l.]: University of Pennsylvania., 2018.
발행사항Ann Arbor: ProQuest Dissertations & Theses, 2018.
형태사항120 p.
기본자료 저록Dissertation Abstracts International 79-10B(E).
Dissertation Abstract International
ISBN9780438036420
학위논문주기Thesis (Ph.D.)--University of Pennsylvania, 2018.
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-10(E), Section: B.
Adviser: Edward I. George.
요약This dissertation explores Bayesian model selection and estimation in settings where the model space is too vast to rely on Markov Chain Monte Carlo for posterior calculation. First, we consider the problem of sparse multivariate linear regressi
일반주제명Statistics.
언어영어
바로가기URL : 이 자료의 원문은 한국교육학술정보원에서 제공합니다.

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