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Raudenbush, Stephen [VerfasserIn]; Bryk, Anthony S. [VerfasserIn]

Hierarchical linear models : applications and data analysis methods - [Second edition]

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Thousand Oaks; London; New Delhi: Sage Publications, [2002]

Erschienen in: Advanced quantitative techniques in the social sciences ; 1.2002
Tang, Andy [VerfasserIn]

Equity Duration Based on Bayesian Hierarchical Model

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https://ssrn.com/abstract=4453583

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[S.l.]: SSRN, [2023]
Neves, André Felipe Azevedo [VerfasserIn]; do Nascimento Silva, Denise Britz [VerfasserIn]; da Silva Moura, Fernando Antônio [VerfasserIn]

Skew normal small area time models for the Brazilian annual service sector survey

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New York: Exeley, 2020
Lahiri, Partha [VerfasserIn]; Suntornchost, Jiraphan [VerfasserIn]

A general Bayesian approach to meet different inferential goals in poverty research for small areas

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New York: Exeley, 2020
Chintha, Bullipe [VerfasserIn]; Kallapur, Sanjay [VerfasserIn]

Hierarchical Bayesian Models in Accounting Research

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https://ssrn.com/abstract=4444627

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[S.l.]: SSRN, [2023]

Erschienen in: Indian School of Business WP
Bandiera, Oriana [VerfasserIn]; Parekh, Nidhi [VerfasserIn]; Petrongolo, Barbara [VerfasserIn]; Rao, Michelle [VerfasserIn]

Men are from Mars, and women too : a Bayesian meta-analysis of overconfidence experiments

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http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1820.pdf

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London: Centre for Economic Performance, London School of Economics and Political Science, [2021]

Erschienen in: Centre for Economic Performance: Discussion paper ; 1820
dos Santos, Carlos A. [VerfasserIn]; Granzotto, Daniele C. T. [VerfasserIn]; Tomazella, Vera L. D. [VerfasserIn]; Louzada, Francisco [VerfasserIn]

Hierarchical transmuted log-logistic model: A subjective Bayesian analysis

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Basel: MDPI, 2018
Roth, Helene [VerfasserIn]; Lang, Stefan [VerfasserIn]; Wagner, Helga [VerfasserIn]

Random intercept selection in structured additive regression models

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http://hdl.handle.net/10419/122202

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Innsbruck: University of Innsbruck, Research Platform Empirical and Experimental Economics (eeecon), 2015
Lang, Stefan [VerfasserIn]; Umlauf, Nikolaus [VerfasserIn]

Applications of Multilevel Structured Additive Regression Models to Insurance Data

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http://hdl.handle.net/10419/73517

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Innsbruck: University of Innsbruck, Department of Public Finance, 2010
Franzolini, Beatrice [VerfasserIn]; Lijoi, Antonio [VerfasserIn]; Prünster, Igor [VerfasserIn]

Model selection for maternal hypertensive disorders with symmetric hierarchical Dirichlet processes

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https://www.carloalberto.org/wp-content/uploads/2022/04/no.672.pdf

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Torino: Fondazione Collegio Carlo Alberto, [2022]

Erschienen in: Carlo Alberto notebooks ; 672
Thomas, Marius [VerfasserIn] ; Ickstadt, Katja [AkademischeR BetreuerIn]; Rahnenführer, Jörg [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

Subgroup analyses and investigations of treatment effect heterogeneity in clinical dose-finding trials

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https://d-nb.info/1181427533/34

kostenfrei

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Dortmund: Universitätsbibliothek Dortmund, 2019
Holmes, Benjamin [VerfasserIn]; McHale, Ian [VerfasserIn]; Żychaluk, Kamila [VerfasserIn]

Detecting individual preferences and erroneous verdicts in mixed martial arts judging using Bayesian hierarchical models

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2024

Erschienen in: European journal of operational research ; 312(2024), 2 vom: 16. Jan., Seite 733-745
Ma, Shaopei [VerfasserIn]; Yu, Keming [VerfasserIn]; Tang, Man-lai [VerfasserIn]; Pan, Jianxin [VerfasserIn]; Härdle, Wolfgang Karl [VerfasserIn]; Tian, Maozai [VerfasserIn]

A Bayesian Multi-Stage Spatio-Temporally Dependent Model for Spatial Clustering and Variable Selection

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https://ssrn.com/abstract=4504318

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[S.l.]: SSRN, [2023]
Stojanović, Olivera [VerfasserIn]; Siegmann, Bastian [VerfasserIn]; Jarmer, Thomas [VerfasserIn]; Pipa, Gordon [VerfasserIn]; Leugering, Johannes [VerfasserIn]

Bayesian Hierarchical Models can Infer Interpretable Predictions of Leaf Area Index From Heterogeneous Datasets

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Universität Osnabrück: osnaDocs, 2022-01-11
Ramsey, A. Ford [VerfasserIn]; Rejesus, Roderick M. [VerfasserIn]

Bayesian hierarchical models for measuring varietal improvement in tobacco yield and quality

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https://www.cambridge.org/core/services/aop-cambridge-core/content/view/4F4160E6615A86E1494FB17155C73233/S1074070821000250a.pdf/bayesian_hierarchical_models_for_measuring_varietal_improvement_in_tobacco_yield_and_quality.pdf

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2021

Erschienen in: Journal of agricultural and applied economics ; 53(2021), 4 vom: Nov., Seite 552-562
Saito, Wakuo [VerfasserIn]; Nakatsuma, Teruo [VerfasserIn]

Hierarchical Bayesian hedonic regression analysis of Japanese rice wine : price is right?

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https://ies.keio.ac.jp/upload/DP2021-019_EN.pdf

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Tokyo, Japan: Institute for Economic Studies, Keio University, 16 September, 2021

Erschienen in: KEIO-IES discussion paper series ; 2021,19
Nibbering, Didier [VerfasserIn]; Buuren, Coos van [VerfasserIn]; Wei, Wei [VerfasserIn]

Real options valuation of wind energy based on the empirical production uncertainty

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https://www.monash.edu/business/ebs/research/publications/ebs/wp19-2021.pdf

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[Victoria, Australia]: Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics, November 2021

Erschienen in: Monash University: Working paper ; 2021,19
Bernardi, Mauro [VerfasserIn]; Bianchi, Daniele [VerfasserIn]; Bianco, Nicolas [VerfasserIn]

Sparse Multivariate Modeling for Stock Returns Predictability

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https://ssrn.com/abstract=3777064

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[S.l.]: SSRN, [2021]
Giannone, Domenico [VerfasserIn]; Primiceri, Giorgio E. [VerfasserIn]; Lenza, Michele [VerfasserIn]

Priors for the long run

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http://hdl.handle.net/10419/179347

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Frankfurt a. M.: European Central Bank (ECB), 2018
Assareh, Hassan [VerfasserIn]; Noorossana, Rassoul [VerfasserIn]; Mengersen, Kerrie L. [VerfasserIn]

Bayesian change point estimation in Poisson-based control charts

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Heidelberg: Springer, 2013

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