Bayesian Model Comparison

Ivan Jeliazkov · Dale J. Poirier

ਨਵੰ 2014 · Emerald Group Publishing

ਈ-ਕਿਤਾਬ

390

ਪੰਨੇ

ਯੋਗ

ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਹੋਰ ਜਾਣੋ

ਇਸ ਈ-ਕਿਤਾਬ ਬਾਰੇ

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.

ਇਸ ਈ-ਕਿਤਾਬ ਨੂੰ ਰੇਟ ਕਰੋ

ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਦੱਸੋ

ਪੜ੍ਹਨ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਅਤੇ ਟੈਬਲੈੱਟ

Google Play Books ਐਪ ਨੂੰ Android ਅਤੇ iPad/iPhone ਲਈ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਕ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਤੋਂ ਵੀ ਆਨਲਾਈਨ ਜਾਂ ਆਫ਼ਲਾਈਨ ਪੜ੍ਹਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਲੈਪਟਾਪ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ

ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ Google Play 'ਤੇ ਖਰੀਦੀਆਂ ਗਈਆਂ ਆਡੀਓ-ਕਿਤਾਬਾਂ ਸੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।

eReaders ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੀਵਾਈਸਾਂ

e-ink ਡੀਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਜਿਵੇਂ Kobo eReaders, ਤੁਹਾਨੂੰ ਫ਼ਾਈਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੀਵਾਈਸ 'ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਸਮਰਥਿਤ eReaders 'ਤੇ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੇਰਵੇ ਸਹਿਤ ਮਦਦ ਕੇਂਦਰ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

ਗੈਰ-ਕਨੂੰਨੀ ਸਮੱਗਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ