Bayesian Forecasting and Dynamic Models (Springer Series in Statistics)
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Beschreibung
"Bayesian Forecasting and Dynamic Models" von Mike West und Jeff Harrison ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung der Bayes'schen Statistik auf die Vorhersage und Modellierung dynamischer Systeme beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Prinzipien des Bayesianischen Denkens und deren Implementierung in statistische Modelle zur Analyse zeitlich veränderlicher Daten. Der Inhalt umfasst sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, wobei ein besonderer Fokus auf dynamischen linearen Modellen (DLMs) liegt. Diese Modelle werden verwendet, um komplexe Zeitreihenanalysen durchzuführen und Unsicherheiten bei Prognosen zu quantifizieren. Das Buch behandelt Themen wie Zustandsschätzung, Modellanpassung, Vorhersage und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Durch zahlreiche Beispiele und Fallstudien illustriert das Buch die Vielseitigkeit der Bayesianischen Methoden in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Wirtschaft, Ingenieurwesen und Umweltwissenschaften. Es richtet sich an Statistiker, Ökonomen und Wissenschaftler, die an der Entwicklung präziser Vorhersagemodelle interessiert sind.
Produktdetails
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Über den Autor
- hardcover
- 634 Seiten
- Erschienen 1985
- Springer
- Kartoniert
- 339 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 577 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 190 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 488 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer




