Bayesian empirical likelihood estimation for kink regression with unknown threshold
© Springer International Publishing AG 2018. Bayesian inference provides a flexible way of combining data with prior information from our knowledge. However, Bayesian estimation is very sensitive to the likelihood. We need to evaluate the likelihood density, which is difficult to evaluate, in order...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Woraphon Yamaka, Pathairat Pastpipatkul, Songsak Sriboonchitta |
---|---|
التنسيق: | Book Series |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85037863242&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/58520 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Bayesian empirical likelihood estimation for kink regression with unknown threshold
بواسطة: Woraphon Yamaka, وآخرون
منشور في: (2018) -
Expectile and quantile kink regressions with unknown threshold
بواسطة: Varith Pipitpojanakarn, وآخرون
منشور في: (2018) -
Bayesian empirical likelihood estimation of smooth kink regression
بواسطة: Woraphon Yamaka, وآخرون
منشور في: (2019) -
Expectile and quantile kink regressions with unknown threshold
بواسطة: Varith Pipitpojanakarn, وآخرون
منشور في: (2018) -
Predictive recursion maximum likelihood of threshold autoregressive model
بواسطة: Pathairat Pastpipatkul, وآخرون
منشور في: (2018)