Machine-learning Techniques in Economics

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LKLCVOA5S73
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Geliefert zwischen Mi., 26.11.2025 und Do., 27.11.2025

Details

Offers a guide to how machine learning techniques can improve predictive power in answering economic questions
Provides R codes to help guide the researcher in applying machine learning techniques using the R package

Uses partial dependence plots to tease out non-linear effects of explanatory variables on the dependent variables


Inhalt
Why this Book?.- Data, Variables, and Their Sources.- Methodology.- Predicting Economic Growth: A First Look.- Predicting Economic Growth: Which Variables Matter?.- Predicting Recessions: What We Learn from Widening the Goalposts.- Epilogue.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09783319690131
    • Lesemotiv Verstehen
    • Genre Economy
    • Auflage 1st ed. 2017
    • Anzahl Seiten 94
    • Herausgeber Springer-Verlag GmbH
    • Größe H267mm x B155mm x T7mm
    • Jahr 2018
    • EAN 9783319690131
    • Format Kartonierter Einband
    • ISBN 978-3-319-69013-1
    • Titel Machine-learning Techniques in Economics
    • Autor Atin Basuchoudhary , James T. Bang , Tinni Sen
    • Untertitel New Tools for Predicting Economic Growth
    • Gewicht 180g
    • Sprache Englisch

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