Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Bayesian Inference in the Social Sciences de Ivan Jeliazkov

Bayesian Inference in the Social Sciences

Editat de Ivan Jeliazkov, Xin She Yang
en Limba Engleză Hardback – 29 sep 2014

Destinat nivelului de studiu masteral, doctoral și cercetării avansate, Bayesian Inference in the Social Sciences reprezintă o sinteză tehnică a celor mai recente dezvoltări în metodologia bayesiană aplicată. Într-un format de tip hardback publicat de Wiley, lucrarea coordonată de Ivan Jeliazkov și Xin She Yang reușește să integreze teme diverse, de la econometrie aplicată la modelarea comportamentului social, menținând o coerență riguroasă prin focusul pe implementarea practică. Remarcăm structura interdisciplinară care abordează probleme complexe de modelare, cum ar fi selecția eșantioanelor și gestionarea datelor incomplete. Volumul nu se limitează la teorie, ci oferă studii de caz concrete: de la analiza minorităților etnice în conflicte civile până la segmentarea pieței și performanța macroeconomică. Comparabil cu Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation for Social Scientists de Scott M. Lynch în rigurozitate, volumul de față se diferențiază prin accentul pus pe tehnici de ultimă oră, precum algoritmii MCMC și modelele cu parametri variabili în timp, fiind actualizat pentru noile cerințe de calcul computațional din științele sociale. Această lucrare continuă direcția de cercetare a editorului Ivan Jeliazkov, care în volume anterioare precum Bayesian Model Comparison sau Topics in Identification, Limited Dependent Variables, Partial Observability, Experimentation, and Flexible Modeling, a explorat limitele inferenței statistice. Față de abordările sale trecute, volumul actual extinde aria de aplicabilitate către serii de timp și volatilitate stochastică, oferind instrumentele necesare pentru a trece de la învățarea din manual la frontiera cercetării academice.

Citește tot Restrânge

Preț: 78193 lei

Preț vechi: 85926 lei
-9%

Puncte Express: 1173

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 01-15 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781118771211
ISBN-10: 1118771214
Pagini: 352
Ilustrații: black & white line drawings, black & white tables, maps, figures
Dimensiuni: 161 x 240 x 23 mm
Greutate: 0.7 kg
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

Public țintă

Bayesian Inference in the Social Sciences is an ideal reference for researchers in economics, political science, sociology, and business as well as an excellent resource for academic, government, and regulation agencies. The book is also useful for graduate–level courses in applied econometrics, statistics, mathematical modeling and simulation, numerical methods, computational analysis, and the social sciences.

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte cercetătorilor și studenților la master sau doctorat care doresc să stăpânească tehnici avansate de modelare statistică. Cititorul câștigă acces la metodologii noi pentru gestionarea datelor incomplete și a observabilității parțiale, esențiale în economie și sociologie. Este un instrument indispensabil pentru cei care utilizează algoritmi MCMC și doresc să aplice inferența bayesiană în analize complexe de piață sau politici publice.

Despre autor

Ivan Jeliazkov este un specialist recunoscut în econometrie și statistică bayesiană, fiind implicat în editarea mai multor volume de referință din seria Advances in Econometrics. Lucrările sale se concentrează pe identificarea modelelor, variabilele dependente limitate și metodele de comparare a modelelor complexe. În Bayesian Inference in the Social Sciences, Jeliazkov colaborează cu Xin She Yang pentru a oferi o perspectivă integrată asupra tehnicilor computaționale moderne, valorificând experiența sa vastă în dezvoltarea algoritmilor de estimare pentru modelele econometrice flexibile.

Descriere scurtă

Presents new models, methods, and techniques and considers important real-world applications in political science, sociology, economics, marketing, and finance Emphasizing interdisciplinary coverage, Bayesian Inference in the Social Sciences builds upon the recent growth in Bayesian methodology and examines an array of topics in model formulation, estimation, and applications. The book presents recent and trending developments in a diverse, yet closely integrated, set of research topics within the social sciences and facilitates the transmission of new ideas and methodology across disciplines while maintaining manageability, coherence, and a clear focus. Bayesian Inference in the Social Sciences features innovative methodology and novel applications in addition to new theoretical developments and modeling approaches, including the formulation and analysis of models with partial observability, sample selection, and incomplete data. Additional areas of inquiry include a Bayesian derivation of empirical likelihood and method of moment estimators, and the analysis of treatment effect models with endogeneity. The book emphasizes practical implementation, reviews and extends estimation algorithms, and examines innovative applications in a multitude of fields. Time series techniques and algorithms are discussed for stochastic volatility, dynamic factor, and time-varying parameter models. Additional features include: * Real-world applications and case studies that highlight asset pricing under fat-tailed distributions, price indifference modeling and market segmentation, analysis of dynamic networks, ethnic minorities and civil war, school choice effects, and business cycles and macroeconomic performance * State-of-the-art computational tools and Markov chain Monte Carlo algorithms with related materials available via the book's supplemental website * Interdisciplinary coverage from well-known international scholars and practitioners Bayesian Inference in the Social Sciences is an ideal reference for researchers in economics, political science, sociology, and business as well as an excellent resource for academic, government, and regulation agencies. The book is also useful for graduate-level courses in applied econometrics, statistics, mathematical modeling and simulation, numerical methods, computational analysis, and the social sciences.

Notă biografică

IVAN JELIAZKOV, PhD, is Associate Professor of Economics and Statistics at the University of California, Irvine. Dr. Jeliazkov's research interests include Bayesian econometrics and discrete data analysis, model comparison, and simulation-based inference. In addition to developing new methods and estimation techniques, his work features applications in a variety of disciplines, including micro- and macroeconomics, marketing, political science, transportation, and environmental engineering. XIN-SHE YANG, PhD, is Reader in Modeling and Optimization at Middlesex University, United Kingdom, as well as Adjunct Professor at Reykjavik University, Iceland. He is the author of Mathematical Modeling with Multidisciplinary Applications and Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications, both of which are published by Wiley.

Descriere

Bayesian Inference in the Social Sciences builds upon the recent growth in Bayesian methodology and examines an array of topics in model formulation, estimation, and applications. Particular emphasis is placed on an interdisciplinary coverage, model checking, and modern computational tools such as Markov chain Monte Carlo.