Hồi quy tuyến tính theo thống kê Bayes và các vấn đề nâng cao Bayesian linear regression and advanced issues Trong các bài học trước, chúng ta đã xây dựng nền tảng vững chắc về tư duy Bayes và các kỹ năng chẩn đoán MCMC cần thiết. Giờ đây, đã đến lúc quay trở lại và áp dụng những kiến thức này vào mô hình “xương sống” của kinh tế lượng: mô hình hồi quy tuyến tính. Chúng ta sẽ vượt ra ngoài việc sử dụng các tiên nghiệm mặc định, không thông tin để khám phá một trong những khía cạnh mạnh mẽ và cũng đầy thách thức nhất của phân tích Bayes: việc lựa chọn và chỉ định các phân phối tiên nghiệm. Đây không chỉ là một bước kỹ thuật, mà là một phần của nghệ thuật mô hình hóa, nơi nhà nghiên cứu có thể tích hợp kiến thức chuyên môn hoặc các bằng chứng từ những nghiên cứu trước vào trong phân tích của mình. Tuy nhiên, “quyền lực lớn đi kèm với trách nhiệm …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản → đăng nhập
Back to top button