Expected utility theory on mixture spaces without the completeness axiom
	Tác giả: David McCarthy, Kalle Mikkola, Teruji Thomas
	Xuất bản: , 2021
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

An Axiom for Concavifiable Preferences in View of Alt's Theory
	Tác giả: Yuhki Hosoya
	Xuất bản: , 2021
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Canonical Correlation and Assortative Matching: A Remark
	Tác giả: Arnaud Dupuy, Alfred Galichon
	Xuất bản: , 2021
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

On the implementation of Approximate Randomization Tests in Linear Models with a Small Number of Clusters
	Tác giả: Yong Cai, Ivan A Canay, Deborah Kim, Azeem M Shaikh
	Xuất bản: , 2021
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Fast and Accurate Variational Inference for Models with Many Latent Variables
	Tác giả: Rubén Loaiza-Maya, Peter J Danaher, David J Nott, Michael Stanley Smith
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Uniform Rates for Kernel Estimators of Weakly Dependent Data
	Tác giả: Juan Carlos Escanciano
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

The importance of being discrete: on the inaccuracy of continuous approximations in auction theory
	Tác giả: Itzhak Rasooly, Carlos Gavidia-Calderon
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

On forward invariance in Lyapunov stability theorem for local stability
	Tác giả: Dai Zusai
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Confidence Interval for Off-Policy Evaluation from Dependent Samples via Bandit Algorithm: Approach from Standardized...
	Tác giả: Masahiro Kato
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Seemingly Unrelated Regression with Measurement Error: Estimation via Markov chain Monte Carlo and Mean Field Variati...
	Tác giả: Georges Bresson, Anoop Chaturvedi, Mohammad Arshad Rahman, Shalabh
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ