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Ghosh – An Introduction to Bayesian Analysis

Libro adottato a Trieste, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Ghosh – An Introduction to Bayesian Analysis» è adottato per Inferenza Statistica Bayesiana dal prof. Matilde Trevisani (Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste, Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste – Trieste).

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Come lo indica il docente: Ghosh, Delampady, Samanta (2006) An Introduction to Bayesian Analysis - Theory and Methods, Springer

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Inferenza Statistica Bayesiana – Prof. Matilde Trevisani Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · 2º anno · 1º semestre · Data Science per l'Assicurazione e la Finanza · 9 CFU / 1º anno · 1º semestre · Attuariale-finanziario · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin (2013) BayesianCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Ghosh – An Introduction to Bayesian Analysisquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical ModelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Albert – Bayesian Computation with RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Bayesian statistical modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Applied Bayesian modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

McElreath, R. (2020) Statistical rethinking

With Examples in RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Regression and other storiesCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kruschke – Doing Bayesian data analysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Lunn – The BUGS BookCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Introduzione: Interpretazione e confronto tra approccio classico/frequentista e approccio Bayesiano all’inferenza 2. Modelli a parametro singolo: Modelli Bernoulliani/Binomiali; Modelli Normali; Altre distribuzioni standard 3. Principi di specificazione delle distribuzioni a priori; distribuzioni a priori non-informative e di riferimento, debolmente informative, informative 4.

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Inferenza Statistica Bayesiana – Prof. Matilde Trevisani Canale unico

Corso di laurea: Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

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Ghosh – An Introduction to Bayesian Analysisquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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McElreath, R. (2020) Statistical rethinking

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Gelman – Regression and other storiesCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Lunn – The BUGS BookCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Introduzione: Interpretazione e confronto tra approccio classico/frequentista e approccio Bayesiano all’inferenza 2. Modelli a parametro singolo: Modelli Bernoulliani/Binomiali; Modelli Normali; Altre distribuzioni standard 3. Principi di specificazione delle distribuzioni a priori; distribuzioni a priori non-informative e di riferimento, debolmente informative, informative 4.

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