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Introduction to Bayesian econometrics Aperçu de cet ouvrage
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Introduction to Bayesian econometrics

Auteur : Edward Greenberg
Éditeur : Cambridge ; New York : Cambridge University Press, 2008.
Édition/format :   Livre : AnglaisVoir toutes les éditions et les formats
Base de données :WorldCat
Résumé :
"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
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Détails

Type d’ouvrage : Ressource Internet
Format : Livre, Ressource Internet
Tous les auteurs / collaborateurs : Edward Greenberg
ISBN : 9780521858717 0521858712
Numéro OCLC : 144598187
Description : xv, 205 p. : ill. ; 27 cm.
Contenu : 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.
Responsabilité : Edward Greenberg.
Plus d’informations :

Résumé :

This book introduces the increasingly popular Bayesian approach to statistics to graduates and advanced undergraduates.  Lire la suite...

Critiques

Critiques éditoriales

Synopsis de l’éditeur

"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 Lire la suite...

 
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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."
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