
Bayesian Forecasting and Dynamic Models (Springer Series in Statistics)
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Beschreibung
"Bayesian Forecasting and Dynamic Models" von Harrison und West ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung der Bayes'schen Statistik auf Prognosen und dynamische Modelle beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Theorie und Praxis der Bayes'schen Methoden für die Modellierung zeitlich variabler Prozesse. Es behandelt verschiedene Arten von Modellen, einschließlich Zustandsraummodellen und Zeitreihenanalysen, und zeigt, wie diese Modelle zur Vorhersage verwendet werden können. Ein Schwerpunkt liegt auf der Aktualisierung von Prognosen in Echtzeit mit neuen Daten sowie auf der Handhabung von Unsicherheiten in den Modellen. Durch zahlreiche Beispiele und Anwendungen wird verdeutlicht, wie Bayesianische Ansätze bei komplexen dynamischen Systemen eingesetzt werden können. Das Buch richtet sich an Statistiker, Ökonomen und Ingenieure, die sich mit fortgeschrittenen Prognosetechniken beschäftigen möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 184 Seiten
- Erschienen 2008
- Cambridge University Press
- Gebunden
- 355 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Gebunden
- 736 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 567 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- hardcover
- 299 Seiten
- Erschienen 2019
- Wiley
- paperback
- 390 Seiten
- Erschienen 2016
- Routledge
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2000
- Wiley-Interscience