Bayesian Model Comparison
Ivan Jeliazkov · Dale J. Poirier
nov. 2014 · Emerald Group Publishing
E-bok
390
Sidor
family_home
Kvalificerad
info
reportBetyg och recensioner verifieras inte Läs mer
Om den här e-boken
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.
Betygsätt e-boken
Berätta vad du tycker.
Läsinformation
Smartphones och surfplattor
Installera appen Google Play Böcker för Android och iPad/iPhone. Appen synkroniseras automatiskt med ditt konto så att du kan läsa online eller offline var du än befinner dig.
Laptops och stationära datorer
Du kan lyssna på ljudböcker som du har köpt på Google Play via webbläsaren på datorn.
Läsplattor och andra enheter
Om du vill läsa boken på enheter med e-bläck, till exempel Kobo-läsplattor, måste du ladda ned en fil och överföra den till enheten. Följ anvisningarna i hjälpcentret om du vill överföra filerna till en kompatibel läsplatta.
