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Bayesian Changepoint Analysis

  • In this thesis, we elaborate upon Bayesian changepoint analysis, whereby our focus is on three big topics: approximate sampling via MCMC, exact inference and uncertainty quantification. Besides, modeling matters are discussed in an ongoing fashion. Our findings are underpinned through several changepoint examples with a focus on a well-log drilling data.
  • In dieser Arbeit arbeiten wir an der Bayes'schen Changepointanalyse, wobei unser Fokus auf drei großen Themen liegt: approximatives Sampling via MCMC, exakte Inferenz und Quantifizierung von Unsicherheit. Außerdem werden Modellierungsfragen fortlaufend diskutiert. Unsere Ergebnisse werden durch mehrere Changepoint Beispiele untermauert, wobei der Schwerpunkt auf einem Bohrkern Datensatz liegt.

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Metadaten
Author:Msc Tobias SiemsORCiD
URN:urn:nbn:de:gbv:9-opus-37879
Title Additional (German):Bayessche Changepoint Analyse
Referee:Prof. Dr. Volkmar Liebscher, Prof. Dr. Paul Fearnhead
Advisor:Prof. Dr. Paul Fearnhead
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of Completion:2019
Date of first Publication:2020/06/04
Granting Institution:Universität Greifswald, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Date of final exam:2020/02/27
Release Date:2020/06/04
Tag:Convergence of Markov chains, Highest density regions, Integer Linear Program, MCMC, Model selection, NP-completeness, Perron-Frobenius theorem, Spike and Slab, mixture proposals, trans dimensional sampling
GND Keyword:BAYES, Markov-Kette, Statistik, Ungewissheit
Pagenumber:158
Faculties:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Mathematik und Informatik
DDC class:500 Naturwissenschaften und Mathematik / 500 Naturwissenschaften