Bayesian Model Comparison
Ivan Jeliazkov · Dale J. Poirier
វិច្ឆិកា 2014 · Emerald Group Publishing
សៀវភៅអេឡិចត្រូនិច
390
ទំព័រ
family_home
មានសិទ្ធិ
info
reportការវាយតម្លៃ និងមតិវាយតម្លៃមិនត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ទេ ស្វែងយល់បន្ថែម
អំពីសៀវភៅអេឡិចត្រូនិកនេះ
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.
វាយតម្លៃសៀវភៅអេឡិចត្រូនិកនេះ
ប្រាប់យើងអំពីការយល់ឃើញរបស់អ្នក។
អានព័ត៌មាន
ទូរសព្ទឆ្លាតវៃ និងថេប្លេត
ដំឡើងកម្មវិធី Google Play Books សម្រាប់ Android និង iPad/iPhone ។ វាធ្វើសមកាលកម្មដោយស្វ័យប្រវត្តិជាមួយគណនីរបស់អ្នក និងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអានពេលមានអ៊ីនធឺណិត ឬគ្មានអ៊ីនធឺណិតនៅគ្រប់ទីកន្លែង។
កុំព្យូទ័រយួរដៃ និងកុំព្យូទ័រ
អ្នកអាចស្ដាប់សៀវភៅជាសំឡេងដែលបានទិញនៅក្នុង Google Play ដោយប្រើកម្មវិធីរុករកតាមអ៊ីនធឺណិតក្នុងកុំព្យូទ័ររបស់អ្នក។
eReaders និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត
ដើម្បីអាននៅលើឧបករណ៍ e-ink ដូចជាឧបករណ៍អានសៀវភៅអេឡិចត្រូនិក Kobo អ្នកនឹងត្រូវទាញយកឯកសារ ហើយផ្ទេរវាទៅឧបករណ៍របស់អ្នក។ សូមអនុវត្តតាមការណែនាំលម្អិតរបស់មជ្ឈមណ្ឌលជំនួយ ដើម្បីផ្ទេរឯកសារទៅឧបករណ៍អានសៀវភៅអេឡិចត្រូនិកដែលស្គាល់។
