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Machine-learning Techniques in Economics
CHF 92.35
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SKU
LKLCVOA5S73
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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