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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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| 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: | Statistik, BAYES, Ungewissheit, Markov-Kette |
| Page Number: | 158 |
| Faculties: | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Mathematik und Informatik |
| DDC class: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik / 500 Naturwissenschaften |