Bayesian Model Comparison
Ivan Jeliazkov · Dale J. Poirier
thg 11 2014 · Emerald Group Publishing
Sách điện tử
390
Trang
family_home
Đủ điều kiện
info
reportĐiểm xếp hạng và bài đánh giá chưa được xác minh Tìm hiểu thêm
Giới thiệu về sách điện tử này
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.
Xếp hạng sách điện tử này
Cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn.
Đọc thông tin
Điện thoại thông minh và máy tính bảng
Cài đặt ứng dụng Google Play Sách cho Android và iPad/iPhone. Ứng dụng sẽ tự động đồng bộ hóa với tài khoản của bạn và cho phép bạn đọc trực tuyến hoặc ngoại tuyến dù cho bạn ở đâu.
Máy tính xách tay và máy tính
Bạn có thể nghe các sách nói đã mua trên Google Play thông qua trình duyệt web trên máy tính.
Thiết bị đọc sách điện tử và các thiết bị khác
Để đọc trên thiết bị e-ink như máy đọc sách điện tử Kobo, bạn sẽ cần tải tệp xuống và chuyển tệp đó sang thiết bị của mình. Hãy làm theo hướng dẫn chi tiết trong Trung tâm trợ giúp để chuyển tệp sang máy đọc sách điện tử được hỗ trợ.
