přejít na obsah
Introduction to Bayesian econometrics Náhled dokumentu
ZavřítNáhled dokumentu
Probíhá kontrola...

Introduction to Bayesian econometrics

Autor Edward Greenberg
Vydavatel: Cambridge ; New York : Cambridge University Press, 2008.
Vydání/formát:   Kniha : EnglishZobrazit všechny vydání a formáty
Databáze:WorldCat
Shrnutí:
"This concise textbook is an introduction to econometrics from the Bayesian viewpoint. It begins with an explanation of the basic ideas of subjective probability and shows how subjective probabilities must obey the usual rules of probability to ensure coherency. It then turns to the definitions of the likelihood function, prior distributions, and posterior distributions. It explains how posterior distributions are
Hodnocení:

podle 1 hodnocení 0 zobrazit recenze - Buďte první.

Předmětová hesla:
Více podobných

 

Najít online exemplář

Odkazy na tento dokument

Vyhledat exemplář v knihovně

&AllPage.SpinnerRetrieving; Vyhledávání knihoven, které vlastní tento dokument...

Detaily

Typ materiálu: Internetový zdroj
Typ dokumentu: Book, Internet Resource
Všichni autoři/tvůrci: Edward Greenberg
ISBN: 9780521858717 0521858712
OCLC číslo: 144598187
Popis: xv, 205 p. : ill. ; 27 cm.
Obsahy: Basic concepts of probability and inference --
Posterior distributions and inference --
Prior distributions --
Classical simulation --
Basics of Markov chains --
Simulation by MCMC methods --
Linear regression and extensions --
Multivariate responses --
Time series --
Endogenous covariates and sample selection --
Appendix A : Probability distributions and Matrix theorems --
Appendix B : Computer programs for MCMC calculations.
Odpovědnost: Edward Greenberg.
Více informací:

Anotace:

This book introduces the increasingly popular Bayesian approach to statistics to graduates and advanced undergraduates.  Přečíst více...

Recenze

Recenze redakce

Souhrn od vydavatele

"This book provides an excellent introduction to Bayesian econometrics and statistics with many references to the recent literature that will be very helpful for students and others who have a good Přečíst více...

 
Recenze vložené uživatelem
Nahrávání recenzí GoodReads...
Přebírání recenzí DOGO books...

Štítky

Štítky všech uživatelů (2)

Zobrazit nejoblíbenější štítky jako: seznam štítků | tag cloud

Podobné dokumenty

Související předmětová hesla:(6)

Seznamy uživatele s tímto dokumentem (1)

Potvrdit tento požadavek

Tento dokument jste si již vyžádali. Prosím vyberte Ok pokud chcete přesto v žádance pokračovat.

Propojená data


<http://www.worldcat.org/oclc/144598187>
library:oclcnum"144598187"
library:placeOfPublication
library:placeOfPublication
library:placeOfPublication
owl:sameAs<info:oclcnum/144598187>
rdf:typeschema:Book
schema:about
<http://id.worldcat.org/fast/829019>
rdf:typeschema:Intangible
schema:name"Bayesian statistical decision theory"@en
schema:name"Bayesian statistical decision theory."@en
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:about
schema:creator
schema:datePublished"2008"
schema:description"Basic concepts of probability and inference -- Posterior distributions and inference -- Prior distributions -- Classical simulation -- Basics of Markov chains -- Simulation by MCMC methods -- Linear regression and extensions -- Multivariate responses -- Time series -- Endogenous covariates and sample selection -- Appendix A : Probability distributions and Matrix theorems -- Appendix B : Computer programs for MCMC calculations."@en
schema:exampleOfWork<http://worldcat.org/entity/work/id/103294992>
schema:inLanguage"en"
schema:name"Introduction to Bayesian econometrics"@en
schema:numberOfPages"205"
schema:publisher
schema:reviews
rdf:typeschema:Review
schema:itemReviewed<http://www.worldcat.org/oclc/144598187>
schema:reviewBody""This concise textbook is an introduction to econometrics from the Bayesian viewpoint. It begins with an explanation of the basic ideas of subjective probability and shows how subjective probabilities must obey the usual rules of probability to ensure coherency. It then turns to the definitions of the likelihood function, prior distributions, and posterior distributions. It explains how posterior distributions are the basis for inference and explores their basic properties. The Bernoulli distribution is used as a simple example. Various methods of specifying prior distributions are considered, with special emphasis on subject-matter considerations and exchange ability."
schema:url
schema:workExample

Content-negotiable representations

Zavřít okno

Prosím přihlaste se do WorldCat 

Nemáte účet? Můžete si jednoduše vytvořit bezplatný účet.