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Originaltitel:
Hierarchical Bayesian spatial regression models with applications to non-life insurance 
Übersetzter Titel:
Hierarchische Bayesianische räumliche Regressionsmodelle mit Anwendungen in der Schadenversicherung 
Jahr:
2006 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Betreuer:
Czado, Claudia (Prof. Ph.D.) 
Gutachter:
Czado, Claudia (Prof. Ph.D.); Frigessi, Arnoldo (Prof.) 
Format:
Text 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MAT Mathematik; WIR Wirtschaftswissenschaften 
Stichworte:
Bayesian inference; Markov chain Monte Carlo; spatial statistics; non-life insurance; count data 
Übersetzte Stichworte:
Bayes Inferenz; Markov-Ketten-Monte-Carlo Verfahren; räumliche Statistik; Schadenversicherung; Zähldaten 
Schlagworte (SWD):
Schadenversicherung; Räumliche Statistik; Bayes-Inferenz; Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren 
TU-Systematik:
MAT 629d; WIR 190d 
Kurzfassung:
In this thesis the modelling of overdispersed spatial count regression data is addressed. Particular emphasis is given to the Generalized Poisson distribution and zero inflated models. Further, the incorporation of spatial random effects which allows for the modelling of an underlying spatial dependency pattern, forms a central part. For the considered models efficient Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms are developed and implemented. In particular a novel Gibbs sampler for spatial Poisso...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden räumliche Regressionsmodelle für Zähldaten mit Überdispersion betrachtet. Besondere Bedeutung kommt der Generalisierten Poissonverteilung und Modellen, die einen Nullenüberschuss erlauben, zu. Durch die Einführung zufälliger räumlicher Effekte werden überdies räumliche Abhängigkeiten in den Daten modelliert. Für die betrachteten Modelle werden effiziente Markov Chain Monte Carlo Algorithmen entwickelt und implementiert. Insbesondere wird ein neuartiger Gibbs Sampler für r...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der Technischen Universität München 
Mündliche Prüfung:
07.02.2006 
Dateigröße:
5445435 bytes 
Seiten:
146 
Letzte Änderung:
18.07.2007