In vielen Wissenschaftszweigen werden relevante Beobachtungen im Laufe der Zeit nacheinander gemacht. In der Bayes'schen Analyse von Zeitreihen wird erläutert, wie Modelle verwendet werden können, die die probabilistischen Eigenschaften dieser Zeitreihen erklären, und dann der Bayes'sche Ansatz verwendet, um Rückschlüsse auf ihre Parameter zu ziehen. Dies geschieht unter Verwendung der vorherigen Informationen und über das Bayes-Theorem, das Bayes'sche Schlussfolgerungen von Schätzungen, Tests von Hypothesen und Vorhersagen implementiert. Die Methoden werden sowohl mit R als auch mit WinBUGS demonstriert. Das R-Paket wird hauptsächlich verwendet, um Beobachtungen aus einem gegebenen Zeitreihenmodell zu generieren, während das WinBUGS-Paket die Durchführung einer A-posterior-Analyse ermöglicht, die eine Möglichkeit bietet, die Charakteristik der A-posterior-Verteilung der unbekannten Parameter zu bestimmen. Features Bietet eine umfassende Einführung in die Bayes'sche Analyse von Zeitreihen. Gibt viele Beispiele aus einer Vielzahl von Bereichen, darunter Biologie, Landwirtschaft, Betriebswirtschaft, Soziologie und Astronomie. Enthält zahlreiche Übungen am Ende jedes Kapitels, von denen viele R und WinBUGS verwenden. Kann in Graduiertenkursen in Statistik und Biostatistik verwendet werden, ist aber auch für Forscher, Praktiker und beratende Statistiker geeignet. Über den Autor Lyle D. Broemeling Ph. D. ist Direktor von Broemeling and Associates Inc. und ist beratende Biostatistikerin. Er engagiert sich seit rund 20 Jahren in akademischen Zentren für Gesundheitswissenschaften und lehrte und war Berater an der University of Texas Medical Branch in Galveston, dem MD Anderson Cancer Center der University of Texas und der University of Texas School of Public Health. Sein Hauptinteresse gilt der Entwicklung von Bayes'schen Methoden für den Einsatz bei medizinischen und biologischen Fragestellungen sowie der Erstellung von Lehrbüchern für Statistik. Zu seinen früheren Büchern für Chapman & Hall/CRC gehören Bayesian Biostatistics and Diagnostic Medicine und Bayesian Methods for Agreement. . Sprache: Englisch