Bayesian Discrete-Event Simulation
Bayesian Discrete-Event Simulation (BDES) integrates Bayesian statistical inference with discrete-event simulation. Prior beliefs about system parameters — such as service rates, arrival times, or failure probabilities — are updated with observed data via Bayes' theorem, and the resulting posterior distributions directly drive the simulation engine. This coupling allows modelers to propagate both aleatory and epistemic uncertainty through event-driven process models.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Onggo, B. S., & Kunc, M. (2016). Combining discrete-event simulation and Bayesian updating for incorporating evidence from real-world data. Journal of Simulation, 10(1), 1-12. · URL
- Pidd, M. (2004). Computer Simulation in Management Science (5th ed.). Wiley. · ISBN 9780470092781
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.