Náplní čtvrté přednášky je normální lineární regresní model s jinými typy apriorních hustot. Půjde zejména o NLRM s nezávislou normální-gama apriorní hustotou. Protože již řešení nebude mít analytickou podobu, bude zaveden mocný nástroj posteriorní simulace zvaný Gibbsův vzorkovač. To s sebou přinese i nutnost využívání konvergenčních diagnostik, které testují kovergenci simulovaných vzorků k náhodným výběrům z požadované posteriorní hustoty. Pro praktické porovnání vnořených modelů bude zmíněn Savageho-Dickeyeho poměr hustot. Druhým typem modelu bude model s omezenou apriorní hustotou, v rámci něhož bude představen jiný typ posteriorního simulátoru zvaný Importance sampling.  Východiskem je čtvrtá kapitola z Koop (2003) resp. čtvrtá kapitola z podkladového učebního textu.

Prezentace

Podkladový učební text

Soubory pro empirickou ilustraci

(pro bezproblémové spuštění mohou být využívány funkce LeSageho ekonometrického toolboxu www.spatial-econometrics.com)

Doplňkové materiály - konvergenční diagnostiky

Doplňkové materiály - zajímavé aplikační články

Gibbsův vzorkovač

Importance sampling