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Originaltitel:
Bayesian Modeling of General Multivariate Problems and High-Dimensional Time Series 
Übersetzter Titel:
Bayesianische Modellierung von Allgemeinen Multivariaten Problemen und Hochdimensionalen Zeitreihen 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Betreuer:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Czado, Claudia (Prof., Ph.D.); Frühwirth-Schnatter, Sylvia (Prof. Dr.); West, Mike (Prof., Ph.D.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MAT Mathematik 
TU-Systematik:
MAT 620d 
Kurzfassung:
This dissertation presents Bayesian strategies to model statistical dependence in medium and high dimensions. The first part develops novel and powerful model selection strategies for regular vine copulas. These are very computationally intensive, however, so that application of these methods is restricted to problems of medium dimensionality (up to 10 or 20 variables). The second part develops a method to enable on-line analysis of high-dimensional time series (up to hundreds or thousands of va...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation präsentiert Bayesianische Lösungsansätze zur Modellierung statistischer Abhängigkeiten in mittleren und hohen Dimensionen. Der erste Teil entwickelt neue und leistungsfähigere Verfahren zur Modellwahl von Regular Vine Copulas, welche jedoch so rechenaufwändig sind, dass die Anwendung auf Probleme von mittlerer Dimension (bis ca. 10 oder 20 Variablen) beschränkt ist. Der zweite Teil entwickelt ein Verfahren zur Echtzeit Analyse hochdimensionaler dynamischer Zeitreihen (bis zu h...    »
 
Mündliche Prüfung:
17.07.2015 
Dateigröße:
6942116 bytes 
Seiten:
118 
Letzte Änderung:
21.07.2015