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
- Gebunden
- 488 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- hardcover
- 472 Seiten
- Erschienen 2001
- Cambridge University Press
- paperback
- 372 Seiten
- Erschienen 1997
- Springer
- Gebunden
- 406 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- hardcover
- 467 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- Kartoniert
- 159 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 448 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Kartoniert
- 272 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- paperback
- 509 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebundene Ausgabe
- 514 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley
- Kartoniert
- 520 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- Gebunden
- 1096 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer




