Bayesian Model Comparison
Ivan Jeliazkov · Dale J. Poirier
2014 ж. қар. · Emerald Group Publishing
Электрондық кітап
390
бет
family_home
Жарамды
info
reportРейтингілер мен пікірлер тексерілмеген. Толығырақ
Осы электрондық кітап туралы ақпарат
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.
Осы электрондық кітапты бағалаңыз.
Пікіріңізбен бөлісіңіз.
Ақпаратты оқу
Смартфондар мен планшеттер
Android және iPad/iPhone үшін Google Play Books қолданбасын орнатыңыз. Ол аккаунтпен автоматты түрде синхрондалады және қайда болсаңыз да, онлайн не офлайн режимде оқуға мүмкіндік береді.
Ноутбуктар мен компьютерлер
Google Play дүкенінде сатып алған аудиокітаптарды компьютердің браузерінде тыңдауыңызға болады.
eReader және басқа құрылғылар
Kobo eReader сияқты E-ink технологиясымен жұмыс істейтін құрылғылардан оқу үшін файлды жүктеп, оны құрылғыға жіберу керек. Қолдау көрсетілетін eReader құрылғысына файл жіберу үшін Анықтама орталығының нұсқауларын орындаңыз.
