Bayesian Model Comparison
Ivan Jeliazkov · Dale J. Poirier
নভে ২০১৪ · Emerald Group Publishing
ই-বুক
390
পৃষ্ঠা
family_home
উপযুক্ত
info
reportরেটিং ও রিভিউ যাচাই করা হয়নি আরও জানুন
এই ই-বুকের বিষয়ে
The volume contains articles that should appeal to readers with computational, modeling, theoretical, and applied interests. Methodological issues include parallel computation, Hamiltonian Monte Carlo, dynamic model selection, small sample comparison of structural models, Bayesian thresholding methods in hierarchical graphical models, adaptive reversible jump MCMC, LASSO estimators, parameter expansion algorithms, the implementation of parameter and non-parameter-based approaches to variable selection, a survey of key results in objective Bayesian model selection methodology, and a careful look at the modeling of endogeneity in discrete data settings. Important contemporary questions are examined in applications in macroeconomics, finance, banking, labor economics, industrial organization, and transportation, among others, in which model uncertainty is a central consideration.
ই-বুকে রেটিং দিন
আপনার মতামত জানান।
পঠন তথ্য
স্মার্টফোন এবং ট্যাবলেট
Android এবং iPad/iPhone এর জন্য Google Play বই অ্যাপ ইনস্টল করুন। এটি আপনার অ্যাকাউন্টের সাথে অটোমেটিক সিঙ্ক হয় ও আপনি অনলাইন বা অফলাইন যাই থাকুন না কেন আপনাকে পড়তে দেয়।
ল্যাপটপ ও কম্পিউটার
Google Play থেকে কেনা অডিওবুক আপনি কম্পিউটারের ওয়েব ব্রাউজারে শুনতে পারেন।
eReader এবং অন্যান্য ডিভাইস
Kobo eReaders-এর মতো e-ink ডিভাইসে পড়তে, আপনাকে একটি ফাইল ডাউনলোড ও আপনার ডিভাইসে ট্রান্সফার করতে হবে। ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্যে তৈরি সহায়তা কেন্দ্রতে দেওয়া নির্দেশাবলী অনুসরণ করে যেসব eReader-এ ফাইল পড়া যাবে সেখানে ট্রান্সফার করুন।
