Книга "Bayesian Analysis of Stochastic Process Models" посвящена анализу сложных моделей на основе стохастических процессов, который в последние годы стал областью быстрого развития. Книга предоставляет единое руководство по байесовскому анализу моделей на основе стохастических процессов и охватывает основные классы стохастических процессов, включая моделирование, вычисление, вывод, прогнозирование, принятие решений и важные прикладные модели. Особенности книги: исследование байесовского анализа моделей на основе стохастических процессов, предоставление единого подхода, подробное введение для научных исследователей, иллюстрация вычислительных инструментов для решения сложных проблем и реальных кейсов, анализ вывода, прогнозирования и принятия решений. Книга будет полезна исследователям, магистрантам и студентам, интересующимся стохастическими процессами в таких областях, как статистика, исследование операций, инженерия, финансы, экономика, информатика и байесовский анализ. С многочисленными примерами и приложениями, она также будет полезна практикующим в области исследования операций, стохастического моделирования и прикладной статистики.
Bayesian Analysis of Complex Process-based Models provides coverage of the main classes and differences of stochastic process models, including simulation, approximation, implementation, data assimilation, retrievals, learning and model validation. It presents approximate simulation strategies, including Diffusion Maps subsampling (Fully Non Linear Inversion), Correlated and Asynchronous Gibbs Sampling.
Электронная Книга «Bayesian Analysis of Stochastic Process Models» написана автором Fabrizio Ruggeri в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470975923
Описание книги от Fabrizio Ruggeri
Bayesian analysis of complex models based on stochastic processes has in recent years become a growing area. This book provides a unified treatment of Bayesian analysis of models based on stochastic processes, covering the main classes of stochastic processing including modeling, computational, inference, forecasting, decision making and important applied models. Key features: Explores Bayesian analysis of models based on stochastic processes, providing a unified treatment. Provides a thorough introduction for research students. Computational tools to deal with complex problems are illustrated along with real life case studies Looks at inference, prediction and decision making. Researchers, graduate and advanced undergraduate students interested in stochastic processes in fields such as statistics, operations research (OR), engineering, finance, economics, computer science and Bayesian analysis will benefit from reading this book. With numerous applications included, practitioners of OR, stochastic modelling and applied statistics will also find this book useful.
