Buch, Englisch, 245 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 559 g
A Bayesian Perspective
Buch, Englisch, 245 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 559 g
Reihe: Springer Series in Statistics
ISBN: 978-0-387-70897-3
Verlag: Springer
A wide variety of processes occur on multiple scales, either naturally or as a consequence of measurement. This book contains methodology for the analysis of data that arise from such multiscale processes. The book brings together a number of recent developments and makes them accessible to a wider audience. Taking a Bayesian approach allows for full accounting of uncertainty, and also addresses the delicate issue of uncertainty at multiple scales. The Bayesian approach also facilitates the use of knowledge from prior experience or data, and these methods can handle different amounts of prior knowledge at different scales, as often occurs in practice.
Zielgruppe
Professional/practitioner
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Professionelle Anwendung Computersimulation & Modelle, 3-D Graphik
- Geowissenschaften Geographie | Raumplanung Geographie: Allgemeines, Karten & Atlanten
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Grafikprogrammierung
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Geowissenschaften Geographie | Raumplanung Geodäsie, Kartographie, GIS, Fernerkundung
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Spiele-Programmierung, Rendering, Animation
- Geowissenschaften Geographie | Raumplanung Geographie: Sachbuch, Reise
- Geowissenschaften Geologie Geodäsie, Kartographie, Fernerkundung
Weitere Infos & Material
Models for Spatial Data.- Illustrative Example.- Convolutions and Wavelets.- Convolution Methods.- Wavelet Methods.- Explicit Multiscale Models.- Overview of Explicit Multiscale Models.- Gaussian Multiscale Models on Trees.- Hidden Markov Models on Trees.- Mass-Balanced Multiscale Models on Trees.- Multiscale Random Fields.- Multiscale Time Series.- Change of Support Models.- Implicit Multiscale Models.- Implicit Computationally Linked Model Overview.- Metropolis-Coupled Methods.- Genetic Algorithms.- Case Studies.- Soil Permeability Estimation.- Single Photon Emission Computed Tomography Example.- Conclusions.