Sabiia Seb
PortuguêsEspañolEnglish
Embrapa
        Busca avançada

Botão Atualizar


Botão Atualizar

Ordenar por: 

RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido
Registros recuperados: 1
Primeira ... 1 ... Última
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Bayesian estimation of non-stationary Markov models combining micro and macro data AgEcon
Storm, Hugo; Heckelei, Thomas.
In this poster a Bayesian estimation framework for a non-stationary Markov model is developed for situations where sample data with observed transition between classes (micro data) and aggregate population shares (macro data) are available. Posterior distributions on transition probabilities are derived based on a micro based prior and a macro based Likelihood function thereby consistently combining previously separated approaches. Monte Carlo simulations for ordered and unordered Markov states show how observed micro transitions improve precision of posterior knowledge as the sample size increases.
Tipo: Conference Paper or Presentation Palavras-chave: Bayesian estimation; Markov transitions; Prior information; Multinomial logit; Ordered multinomial logit; Agricultural and Food Policy; Research Methods/ Statistical Methods.
Ano: 2011 URL: http://purl.umn.edu/103645
Registros recuperados: 1
Primeira ... 1 ... Última
 

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área restrita

Embrapa
Parque Estação Biológica - PqEB s/n°
Brasília, DF - Brasil - CEP 70770-901
Fone: (61) 3448-4433 - Fax: (61) 3448-4890 / 3448-4891 SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional