Bayesian Hierarchicales Zeitreihenmodell
Ein Bayesianisches Hierarchicales Zeitreihenmodell kombiniert das hierarchische (mehrstufige) Bayes'sche Framework mit einer dynamischen Zustandsraumstruktur zur Analyse von Zeitreihendaten, die für mehrere Einheiten oder Gruppen gesammelt wurden. Priors kodieren Annahmen sowohl über die Dynamik innerhalb der Einheiten als auch über die Variation zwischen den Einheiten, und die Posterior-Verteilung wird mittels MCMC oder sequenziellem Monte Carlo gewonnen, was zu vollständigen probabilistischen Prognosen mit kalibrierter Unsicherheit führt.
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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). Time Series Bayesian Hierarchical Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/time-series-bayesian-hierarchical-model
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