贝耶斯姆

教授市场和商业学生的贝叶斯统计学。我们讨论了在商业博士课程中教授贝叶斯统计学的经验。这些学生通常在数理统计方面背景薄弱,而且对基于可能性的方法有偏见,这些方法源于先前接触过计量经济学。这可以通过一门强调贝叶斯方法解决非平凡问题的价值的密集课程来克服。我们课程的成功主要是因为我们强调统计计算。这是由我们的R包bayesm推动的,它提供了高级方法和模型的有效实现。


zbMATH参考文献(参考 54篇文章 参考)

显示第1到第20个结果,共54个。
按年份排序(引用)
  1. 安德森,戈登;皮托,玛丽亚·格拉齐亚;泽利,罗伯托:《在缺乏基本可比性的情况下衡量教育机会均等的进展》(2020年)
  2. Galimberti,Giuliano;Soffritti,Gabriele:看似无关的聚类线性回归(2020)
  3. Kunkel,Deborah;Peruggia,Mario:锚定贝叶斯-高斯混合模型(2020)
  4. Reichl,Johannes:通过几何同一性估计从后向绘图的边缘可能性(2020)
  5. Smith,Adam N.;Allenby,Greg M.:随机分区需求模型(2020)
  6. Yves Croissant:R:mlogit包中随机效用模型的估计(2020)不是zbMATH
  7. Lee,Jeong Eun;Nicholls,Geoff K.;Ryder,Robin J.:近似贝叶斯可信集的校准程序(2019年)
  8. Jagabathula,Srikanth;Subramanian,Lakshminarayanan;Venkataraman,Ashwin:基于模型的客户细分嵌入技术(2018)
  9. Kim,Sunghoon;DeSarbo,Wayne S.;Fong,Duncan K.H.:一种检验选择决策中异质性的层次贝叶斯方法(2018)
  10. Kleyn,J.;Arashi,M.;Millard,S.:考虑不对称性的系统回归模型的初步检验估计(2018年)
  11. 邱金文;Jammalamadaka,S.Rao;宁宁:多元贝叶斯结构时间序列模型(2018)
  12. Bertsimas,Dimitris;Mišić,Velibor V.:稳健的产品线设计(2017)
  13. 陈东;Michel Wedel:BANOVA:层次贝叶斯方差分析的R包(2017)不是zbMATH
  14. Vandera fast混合模型比较
  15. 罗荣华;兰,卫:用MCMC算法检测高维面板模型中的同质预测因子(2017)
  16. Mauricio Sarrias和Ricardo Daziano:R中具有连续和离散个体异质性的多项式Logit模型:gmnl包(2017)不是zbMATH
  17. Paetz,Friederike;Steiner,Winfried J.:有限混合概率模型中合并效用依赖的好处(2017)
  18. Tan,Linda S.L.:基于自适应批量大小的大规模离散选择模型的随机变分推理(2017)
  19. 异质型销售模式比较;Steer-Lang,2017;Steer-Weber最优销售模式比较
  20. Zhang,Wei;Mandal,Abhyuday;Stufken,John:面板混合logit模型的信息矩阵近似值(2017)