Mathematical preparation

Hajime Seya, Yoshiki Yamagata

研究成果: Chapter

抄録

Section 2.1 of this chapter defines the typical notations. Section 2.2 explains the classical linear regression model with typical assumptions and discusses what may happen when these assumptions are violated. Estimation techniques such as ordinary least squares, two-stage least squares, and generalized method of moments are briefly explained. Sections 2.3 and 2.4 introduce two advanced regression models, the generalized linear model and the additive model. Section 2.5 explains the basics of Bayesian statistics and the Markov chain Monte Carlo in terms of a regression model.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルSpatial Analysis Using Big Data
ホスト出版物のサブタイトルMethods and Urban Applications
出版社Elsevier
ページ9-31
ページ数23
ISBN(電子版)9780128131329
ISBN(印刷版)9780128131275
DOI
出版ステータスPublished - 2019 11 2
外部発表はい

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