截面相关条件下面板数据协整回归估计方法研究 【数理化】

本书主要从这两个方面详细展开讨论和研究，一是从另一个思路提出与完全修正最小二乘法不同的克服模型回归系统内生性的方法——动态最小二乘协整回归估计；二是截面异质性条件下的协整回归估计问题。本书还针对...

面板数据聚类的复合方法与应用 【数理化】

贝叶斯网基础及应用 【数理化】

贝叶斯统计学 原理、模型及应用 【数理化】

中国统计出版社

非线性协整时间序列的非参数方法及其应用研究 【数理化】

本书主要研究了非线性协整理论的非参数检验与估计两个领域，包括非线性存在性、混沌与分形特征、非线性非平稳检验及非线性协整检验与估计等；梳理了这两个领域的研究脉络和框架。对我国货币各变量序列，以及我国...

统计稀疏学习中的贝叶斯非参数建模方法及其应用研究 【数理化】

本书根据贝叶斯估计的基本原理，将待估计的参数看作符合某种先验概率分布的随机变量并估计方式，通过观察样本，将先验概率密度通过贝叶斯规则转化为后验概率密度。同样根据每一类的训练样本估计每一类的类条件概...

数据密集型计算环境下贝叶斯网的学习推理及应用 【数理化】

本书是一本学术专著。全书内容共分为5章，在阐述数据密集型计算原理的基础上，以贝叶斯网为主要数据分析工具，详细阐述了在数据密集型计算环境下，贝叶斯网络在结构学习，推理方面与传统单机数据模式下的区别与联系....

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 【数理化】

贝叶斯分类方法研究 【数理化】

本书介绍了贝叶斯学习的理论基础、贝叶斯网络的学习、推理及分类方法。

基于MCMC算法的贝叶斯统计方法 【数理化】