Modello Gerarchico Bayesiano Dinamico
Un Modello Gerarchico Bayesiano Dinamico combina la struttura multilivello dei modelli gerarchici bayesiani con un'equazione esplicita di evoluzione temporale per gli stati latenti. Le osservazioni a ogni punto temporale sono collegate a stati dinamici non osservati, che evolvono secondo una legge di transizione probabilistica, mentre un iperprior condiviso raggruppa le informazioni tra unità o livelli, consentendo un'inferenza coerente nel tempo e tra i gruppi simultaneamente.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Bayesian Hierarchical Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/dynamic-bayesian-hierarchical-model
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