Bayesian Model Comparison
Ivan Jeliazkov · Dale J. Poirier
ພ.ຈ. 2014 · Emerald Group Publishing
ປຶ້ມອີບຸກ
390
ໜ້າ
family_home
ມີສິດ
info
reportບໍ່ໄດ້ຢັ້ງຢືນການຈັດອັນດັບ ແລະ ຄຳຕິຊົມ ສຶກສາເພີ່ມເຕີມ
ກ່ຽວກັບປຶ້ມ e-book ນີ້
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.
ໃຫ້ຄະແນນ e-book ນີ້
ບອກພວກເຮົາວ່າທ່ານຄິດແນວໃດ.
ອ່ານຂໍ້ມູນຂ່າວສານ
ສະມາດໂຟນ ແລະ ແທັບເລັດ
ຕິດຕັ້ງ ແອັບ Google Play Books ສຳລັບ Android ແລະ iPad/iPhone. ມັນຊິ້ງຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດກັບບັນຊີຂອງທ່ານ ແລະ ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານອ່ານທາງອອນລາຍ ຫຼື ແບບອອບລາຍໄດ້ ບໍ່ວ່າທ່ານຈະຢູ່ໃສ.
ແລັບທັອບ ແລະ ຄອມພິວເຕີ
ທ່ານສາມາດຟັງປຶ້ມສຽງທີ່ຊື້ໃນ Google Play ໂດຍໃຊ້ໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບຂອງຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານໄດ້.
eReaders ແລະອຸປະກອນອື່ນໆ
ເພື່ອອ່ານໃນອຸປະກອນ e-ink ເຊັ່ນ: Kobo eReader, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງດາວໂຫຼດໄຟລ໌ ແລະ ໂອນຍ້າຍມັນໄປໃສ່ອຸປະກອນຂອງທ່ານກ່ອນ. ປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳລະອຽດຂອງ ສູນຊ່ວຍເຫຼືອ ເພື່ອໂອນຍ້າຍໄຟລ໌ໄໃສ່ eReader ທີ່ຮອງຮັບ.
