Dynamisches Bayes'sches Hierarchisches Modell
Ein Dynamisches Bayes'sches Hierarchisches Modell kombiniert die Mehrebenenstruktur von Bayes'schen Hierarchischen Modellen mit einer expliziten Zeitentwicklungs-Gleichung für die latenten Zustände. Beobachtungen zu jedem Zeitpunkt sind mit unbeobachteten dynamischen Zuständen verknüpft, die sich gemäß einem probabilistischen Übergangsgesetz entwickeln, während ein gemeinsamer Hyper-Prior Informationen über Einheiten oder Ebenen hinweg bündelt, was eine kohärente Inferenz über Zeit und Gruppen gleichzeitig ermöglicht.
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Quellen
- West, M. & Harrison, J. (1997). Bayesian Forecasting and Dynamic Models (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387947259
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Bayesian Hierarchical Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/dynamic-bayesian-hierarchical-model
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