Suy diễn Bayes & MCMC

Chạy mô hình kinh tế lượng

Bài B189: Mạng nơ-ron đa tầng truyền thẳng và trích xuất đạo hàm riêng trung bình (MLP Econometric Regressor) (Multi-Layer Perceptron Econometric Nonlinear Regressor — mlp_regressor)

Bài B188: Hồi quy vectơ hỗ trợ nhân phi tuyến Vapnik với kiểm định chéo (Support Vector Regression — SVR) (Support Vector Regression with Cross-Validated Kernel & Permutation Effects — svr_econometric)

Bài B187: Hồi quy tăng cường độ dốc Friedman và phân rã tác động biên (Gradient Boosting Regressor) (Gradient Boosting — gradient_boosting_regressor)

Bài B186: Hồi quy rừng ngẫu nhiên Breiman và độ quan trọng biến hoán vị (Random Forest Regressor) (Random Forest — random_forest_regressor)

Bài B185: Trung bình hóa mô hình Bayes giải quyết bất định chọn biến Sala-i-Martin (BMA & PIP) (Bayesian Model Averaging (BMA — Model Uncertainty) — bma_model_averaging)

Bài B182: Hệ phương trình cầu hầu như lý tưởng bậc hai Deaton–Muellbauer và Banks–Blundell–Lewbel (AIDS & QUAIDS) (Deaton–Muellbauer AIDS & Banks–Blundell–Lewbel QUAIDS Consumer Demand System — quaids_demand_system)