English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Son yillarda Bayesci yaklasimlarin kullanimindaki esneklik Yapisal Esitlik Modelleri (YEM)’de Monte Carlo Markov Zincir( MCMC) yontemlerinin daha sik kullanilmasina neden olmustur. MCMC yontemlerinde cekilen orneklemler arasindaki otokorelasyon, sonsal dagilima yakinsayip yakinsamadiginin belirlenmesi ve zincirin sonlandirilmasi onemli konular arasindadir. Bu calisma kapsaminda MCMC yontemlerinden olan Gibbs Orneklemesi ile elde edilen bir Bayesci Yapisal Esitlik Model sonuclarina ait parametre tahmin degerleri kullanilmistir. Bu parametre tahminleri icin uretilen degerler baslangic degerlerinin etkisinden kurtulabilmesi icin yakma periyodu, bagimsizligi icinde thin uygulamalarinin iterasyonlar ve otokorelasyon uzerinde etkileri incelenmistir. Calisma sonunda yakma periyodu ve thin uygulamalarinin etkili oldugu gosterilmistir.

Effects of Burn-In and Thinning Methods on Iteration and Autocorelation in a Model System of Bayesian Structural Equation Models