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Almarashi, Abdullah M., et Khushnoor Khan. « Bayesian Structural Time Series ». Nanoscience and Nanotechnology Letters 12, no 1 (1 janvier 2020) : 54–61. http://dx.doi.org/10.1166/nnl.2020.3083.
Texte intégralHall, Jamie, Michael K. Pitt et Robert Kohn. « Bayesian inference for nonlinear structural time series models ». Journal of Econometrics 179, no 2 (avril 2014) : 99–111. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2013.10.016.
Texte intégralWang, Yi-Fu, et Tsai-Hung Fan. « A Bayesian analysis on time series structural equation models ». Journal of Statistical Planning and Inference 141, no 6 (juin 2011) : 2071–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.jspi.2010.12.017.
Texte intégralBrodersen, Kay H., Fabian Gallusser, Jim Koehler, Nicolas Remy et Steven L. Scott. « Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models ». Annals of Applied Statistics 9, no 1 (mars 2015) : 247–74. http://dx.doi.org/10.1214/14-aoas788.
Texte intégralKalinina, Irina A., et Aleksandr P. Gozhyj. « Modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes based on the Bayesian structural time series ». Applied Aspects of Information Technology 5, no 3 (25 octobre 2022) : 240–55. http://dx.doi.org/10.15276/aait.05.2022.17.
Texte intégralAL-Moders, Ali Hussein, et Tasnim H. Kadhim. « Bayesian Structural Time Series for Forecasting Oil Prices ». Ibn AL- Haitham Journal For Pure and Applied Sciences 34, no 2 (20 avril 2021) : 100–107. http://dx.doi.org/10.30526/34.2.2631.
Texte intégralChaturvedi, Anoop, et Jitendra Kumar. « Bayesian Unit Root Test for Time Series Models with Structural Breaks ». American Journal of Mathematical and Management Sciences 27, no 1-2 (janvier 2007) : 243–68. http://dx.doi.org/10.1080/01966324.2007.10737699.
Texte intégralFildes, Robert. « Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter : Bayesian Forecasting and Dynamic Models ». Journal of the Operational Research Society 42, no 11 (novembre 1991) : 1031–33. http://dx.doi.org/10.1057/jors.1991.194.
Texte intégralKang, Jin-Su, Stephen Thomas Downing, Nabangshu Sinha et Yi-Chieh Chen. « Advancing Causal Inference : Differences-in-Differences vs. Bayesian Structural Time Series Models ». Academy of Management Proceedings 2021, no 1 (août 2021) : 15410. http://dx.doi.org/10.5465/ambpp.2021.15410abstract.
Texte intégralJeong, Chulwoo, et Jaehee Kim. « Bayesian multiple structural change-points estimation in time series models with genetic algorithm ». Journal of the Korean Statistical Society 42, no 4 (décembre 2013) : 459–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.jkss.2013.02.001.
Texte intégralKumar, Saurabh, Jitendra Kumar, Vikas Kumar Sharma et Varun Agiwal. « Random order autoregressive time series model with structural break ». Model Assisted Statistics and Applications 15, no 3 (9 octobre 2020) : 225–37. http://dx.doi.org/10.3233/mas-200490.
Texte intégralShively, Thomas S., et Robert Kohn. « A Bayesian approach to model selection in stochastic coefficient regression models and structural time series models ». Journal of Econometrics 76, no 1-2 (janvier 1997) : 39–52. http://dx.doi.org/10.1016/0304-4076(95)01781-x.
Texte intégralLiu, Yuefei, et Xueping Fan. « Time-Independent Reliability Analysis of Bridge System Based on Mixed Copula Models ». Mathematical Problems in Engineering 2016 (2016) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2016/2720614.
Texte intégralPeters, Angus Ewan, Vitomir Racic, Stana Živanović et John Orr. « Fourier Series Approximation of Vertical Walking Force-Time History through Frequentist and Bayesian Inference ». Vibration 5, no 4 (9 décembre 2022) : 883–913. http://dx.doi.org/10.3390/vibration5040052.
Texte intégralFeroze, Navid, Kamran Abbas, Farzana Noor et Amjad Ali. « Analysis and forecasts for trends of COVID-19 in Pakistan using Bayesian models ». PeerJ 9 (7 juillet 2021) : e11537. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.11537.
Texte intégralLiu, Jason, Daniel J. Spakowicz, Garrett I. Ash, Rebecca Hoyd, Rohan Ahluwalia, Andrew Zhang, Shaoke Lou et al. « Bayesian structural time series for biomedical sensor data : A flexible modeling framework for evaluating interventions ». PLOS Computational Biology 17, no 8 (23 août 2021) : e1009303. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009303.
Texte intégralBednar, Ondrej. « The Causal Impact of the Rapid Czech Interest Rate Hike on the Czech Exchange Rate Assessed by the Bayesian Structural Time Series Model ». International Journal of Economic Sciences 10, no 2 (20 décembre 2021) : 1–17. http://dx.doi.org/10.52950/es.2021.10.2.001.
Texte intégralAgbenyega, Diana Ayorkor, John Andoh, Samuel Iddi et Louis Asiedu. « Modelling Customs Revenue in Ghana Using Novel Time Series Methods ». Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2022 (18 avril 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2111587.
Texte intégralSaldaña-Zepeda, Dayna P., Ciro Velasco-Cruz et Víctor H. Torres-Preciado. « Variable Selection in Switching Dynamic Regression Models ». Revista Colombiana de Estadística 45, no 1 (1 janvier 2022) : 231–63. http://dx.doi.org/10.15446/rce.v45n1.85385.
Texte intégralChien, Lung-Chang, et Shrikant I. Bangdiwala. « The implementation of Bayesian structural additive regression models in multi-city time series air pollution and human health studies ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 26, no 8 (22 janvier 2012) : 1041–51. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-012-0562-4.
Texte intégralDrachal, Krzysztof, et Daniel González Cortés. « Estimation of Lockdowns’ Impact on Well-Being in Selected Countries : An Application of Novel Bayesian Methods and Google Search Queries Data ». International Journal of Environmental Research and Public Health 20, no 1 (27 décembre 2022) : 421. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph20010421.
Texte intégralPerles-Ribes, José Francisco, Ana Belén Ramón-Rodríguez et Armando Ortuño Padilla. « Brexit Announcement : Immediate Impact on British Tourism in Spain ». Cornell Hospitality Quarterly 60, no 2 (29 mai 2018) : 97–103. http://dx.doi.org/10.1177/1938965518777699.
Texte intégralLi, Cong, Shui-Hua Jiang, Jinhui Li et Jinsong Huang. « Bayesian Approach for Sequential Probabilistic Back Analysis of Uncertain Geomechanical Parameters and Reliability Updating of Tunneling-Induced Ground Settlements ». Advances in Civil Engineering 2020 (24 juin 2020) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8528304.
Texte intégralFan, Xueping, Zhipeng Shang, Guanghong Yang, Xiaoxiong Zhao et Yuefei Liu. « Incorporation of Structural Health Monitoring Coupled Data in Dynamic Extreme Stress Prediction of Steel Bridges Using Dynamic Coupled Linear Models ». Advances in Civil Engineering 2020 (11 août 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8712907.
Texte intégralXia, Chunlian, et Jing Huang. « Construction of Inflation Forecasting Model Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and Bayesian Model ». Journal of Sensors 2022 (14 juillet 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8275259.
Texte intégralAmador-Jiménez, Luis Esteban, et Donath Mrawira. « Capturing variability in pavement performance models from sufficient time-series predictors : a case study of the New Brunswick road network ». Canadian Journal of Civil Engineering 38, no 2 (février 2011) : 210–20. http://dx.doi.org/10.1139/l10-127.
Texte intégralFan, Xueping, et Yuefei Liu. « Dynamic Reliability Prediction of Bridges Based on Decoupled SHM Extreme Stress Data and Improved BDLM ». Advances in Civil Engineering 2021 (7 juin 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5579368.
Texte intégralSmets, Frank, et Rafael Wouters. « Shocks and Frictions in US Business Cycles : A Bayesian DSGE Approach ». American Economic Review 97, no 3 (1 mai 2007) : 586–606. http://dx.doi.org/10.1257/aer.97.3.586.
Texte intégralFeroze, Navid. « Forecasting the patterns of COVID-19 and causal impacts of lockdown in top five affected countries using Bayesian Structural Time Series Models ». Chaos, Solitons & ; Fractals 140 (novembre 2020) : 110196. http://dx.doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110196.
Texte intégralKleszcz, Agnieszka, et Krzysztof Rusek. « Has EU Accession Boosted Patent Performance in the EU-13 ? A Critical Evaluation Using Causal Impact Analysis with Bayesian Structural Time-Series Models ». Forecasting 4, no 4 (29 octobre 2022) : 866–81. http://dx.doi.org/10.3390/forecast4040047.
Texte intégralSobieraj, Janusz, et Dominik Metelski. « Application of the Bayesian New Keynesian DSGE Model to Polish Macroeconomic Data ». Engineering Economics 32, no 2 (29 avril 2021) : 140–53. http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.32.2.27214.
Texte intégralKim, Dayeong, Sun Bean Kim, Soyoung Jeon, Subin Kim, Kyoung Hwa Lee, Hye Sun Lee et Sang Hoon Han. « No Change of Pneumocystis jirovecii Pneumonia after the COVID-19 Pandemic : Multicenter Time-Series Analyses ». Journal of Fungi 7, no 11 (19 novembre 2021) : 990. http://dx.doi.org/10.3390/jof7110990.
Texte intégralClark-Moorman, Kyleigh, Jason Rydberg et Edmund F. McGarrell. « Impact Evaluation of a Parolee-Based Focused Deterrence Program on Community-Level Violence ». Criminal Justice Policy Review 30, no 9 (27 novembre 2018) : 1408–30. http://dx.doi.org/10.1177/0887403418812999.
Texte intégralMa, Hye Hyun, et Byoungkwan Lee. « Applying Bayesian Structural Time-series Models to Estimate the Effectiveness of Public Advertising : Causal Impact of Television Anti-Smoking Campaign on Tobacco Sales in Korea ». KOREAN JOURNAL OF ADVERTISING 33, no 8 (30 novembre 2022) : 7–30. http://dx.doi.org/10.14377/kja.2022.11.30.7.
Texte intégralMaiti, Saumen, et Ram Krishna Tiwari. « Automatic discriminations among geophysical signals via the Bayesian neural networks approach ». GEOPHYSICS 75, no 1 (janvier 2010) : E67—E78. http://dx.doi.org/10.1190/1.3298501.
Texte intégralJeon, Young-Eun, Suk-Bok Kang et Jung-In Seo. « Hybrid Predictive Modeling for Charging Demand Prediction of Electric Vehicles ». Sustainability 14, no 9 (30 avril 2022) : 5426. http://dx.doi.org/10.3390/su14095426.
Texte intégralHarris, Glen R. « Markov Chain Monte Carlo Estimation of Regime Switching Vector Autoregressions ». ASTIN Bulletin 29, no 1 (mai 1999) : 47–79. http://dx.doi.org/10.2143/ast.29.1.504606.
Texte intégralEun, Sang Jun. « Effects of stricter drunk-driving laws on alcohol-related road traffic death, injury, and crash rates in South Korea : A synthetic counterfactual approach using Bayesian structural time-series models ». Accident Analysis & ; Prevention 163 (décembre 2021) : 106455. http://dx.doi.org/10.1016/j.aap.2021.106455.
Texte intégralMoore, Hollie, Brian Broderick et Breiffni Fitzgerald. « Experimental and computational evaluation of modal identification techniques for structural damping estimation ». E3S Web of Conferences 347 (2022) : 01008. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202234701008.
Texte intégralHoang, Nam, et Terrance Grieb. « Hedging positions in US wheat markets : a disaggregated data analysis ». Studies in Economics and Finance 37, no 3 (13 mai 2020) : 429–55. http://dx.doi.org/10.1108/sef-08-2019-0329.
Texte intégralLeSage, James P., et Andrew Solocha. « The Impact Of Weekly Money Supply Announcements ON Stock Market Returns : A Multiprocess Mixture Model Approach ». Journal of Applied Business Research (JABR) 9, no 3 (29 septembre 2011) : 100. http://dx.doi.org/10.19030/jabr.v9i3.6045.
Texte intégralCarpenter, Chris. « Bayesian Framework Helps History Matching of Permian EOR Field With Data Uncertainty ». Journal of Petroleum Technology 75, no 01 (1 janvier 2023) : 59–61. http://dx.doi.org/10.2118/0123-0059-jpt.
Texte intégralSwiderski, Alexander M., Yina M. Quique, Michael Walsh Dickey et William D. Hula. « Treatment of Underlying Forms : A Bayesian Meta-Analysis of the Effects of Treatment and Person-Related Variables on Treatment Response ». Journal of Speech, Language, and Hearing Research 64, no 11 (8 novembre 2021) : 4308–28. http://dx.doi.org/10.1044/2021_jslhr-21-00131.
Texte intégralBrunner, Dominik, Tim Arnold, Stephan Henne, Alistair Manning, Rona L. Thompson, Michela Maione, Simon O'Doherty et Stefan Reimann. « Comparison of four inverse modelling systems applied to the estimation of HFC-125, HFC-134a, and SF<sub>6</sub> ; emissions over Europe ». Atmospheric Chemistry and Physics 17, no 17 (11 septembre 2017) : 10651–74. http://dx.doi.org/10.5194/acp-17-10651-2017.
Texte intégralLawhun Costello, Victoria, Guillaume Chevance, David Wing, Shadia J. Mansour-Assi, Sydney Sharp, Natalie M. Golaszewski, Elizabeth A. Young et al. « Impact of the COVID-19 Pandemic on Objectively Measured Physical Activity and Sedentary Behavior Among Overweight Young Adults : Yearlong Longitudinal Analysis ». JMIR Public Health and Surveillance 7, no 11 (24 novembre 2021) : e28317. http://dx.doi.org/10.2196/28317.
Texte intégralSajedi, Seyedomid, et Xiao Liang. « Trident : A Deep Learning Framework for High-Resolution Bridge Vibration Monitoring ». Applied Sciences 12, no 21 (30 octobre 2022) : 10999. http://dx.doi.org/10.3390/app122110999.
Texte intégralKrzysztofowicz, Roman. « BAYESIAN MODELS OF FORECASTED TIME SERIES ». Journal of the American Water Resources Association 21, no 5 (octobre 1985) : 805–14. http://dx.doi.org/10.1111/j.1752-1688.1985.tb00174.x.
Texte intégralMenichetti, Lorenzo, Thomas Kätterer et Jens Leifeld. « Parametrization consequences of constraining soil organic matter models by total carbon and radiocarbon using long-term field data ». Biogeosciences 13, no 10 (23 mai 2016) : 3003–19. http://dx.doi.org/10.5194/bg-13-3003-2016.
Texte intégralFlorens, J. P., M. Mouchart et J. F. Richard. « Structural time series modeling : a Bayesian approach ». Applied Mathematics and Computation 20, no 3-4 (novembre 1986) : 365–400. http://dx.doi.org/10.1016/0096-3003(86)90012-3.
Texte intégralScott, Steven L., et Hal R. Varian. « Predicting the present with Bayesian structural time series ». International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimisation 5, no 1/2 (2014) : 4. http://dx.doi.org/10.1504/ijmmno.2014.059942.
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