贝耶斯姆

教授市场和商业学生的贝叶斯统计学。对我国商业统计学专业博士生在教学中的体会进行探讨。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(49篇文章引用)

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按年份排序(引用)
  1. Galimberti,Giuliano;Soffritti,Gabriele:看似无关的聚类线性回归(2020)
  2. Smith,Adam N.;Allenby,Greg M.:随机分区需求模型(2020)
  3. Bayesian-Jeong-Jeong-Jeon-J近似校准法(2019年,Robin-Jeong-Jeon-J;近似校准法)
  4. 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)
  5. 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)
  6. 邱金文;Jammalamadaka,S.Rao;宁宁:多元贝叶斯结构时间序列模型(2018)
  7. Bertsimas,Dimitris;Mišić,Velibor V.:稳健的产品线设计(2017)
  8. 陈东;Michel Wedel:BANOVA:层次贝叶斯方差分析的R包(2017)不是zbMATH
  9. Depraetere,Nicolas;Vandebroek,Martina:混合logit模型中快速推理的变分近似比较(2017)
  10. 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)
  11. 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
  12. Paetz,Friederike;Steiner,Winfried J.:有限混合概率模型中合并效用依赖的好处(2017)
  13. 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)
  14. Weber,Anett;Steiner,Winfried J.;Lang,Stefan:最优品类定价的半参数和异构商店销售模型比较(2017)
  15. Zhang,Wei;Mandal,Abhyuday;Stufken,John:面板混合logit模型的信息矩阵近似值(2017)
  16. Fong,Duncan K.H.;Kim,Sunghoon;Chen,Zhe;DeSarbo,Wayne S.:面板选择数据分析的贝叶斯多项式概率模型(2016)
  17. 加布里亚诺-索夫里亚诺-索夫里亚诺-索夫里埃-非相关回归模型;加布里亚诺-索夫里埃回归模型;非相关回归模型
  18. 马少辉;侯,陆;姚文松;李宝珍:直销响应动力学和邮件优化的非齐次隐马尔可夫模型(2016)
  19. Benavoli,Alessio;Mangili,Francesca;Ruggeri,Fabrizio;Zaffalon,Marco:不精确Dirichlet过程及其在假设检验中的应用(X\leqY)(2015)
  20. 斯科特塞德堡;奥多尔蒂,迈克尔S.:公司层面的资产定价异常(2015)