Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informed stochastic process modeling
Bayesian Discrete-Event Simulation (BDES) integrerar Bayesiansk statistisk inferens med diskret händelsessimulering. Tidigare övertygelser om systemparametrar — såsom servicegrader, ankomsttider eller felfrekvenser — uppdateras med observerad data via Bayes sats, och de resulterande posteriorfördelningarna driver direkt simuleringsmotorn. Denna koppling tillåter modellbyggare att propagera både aleatorisk och epistemisk osäkerhet genom händelsestyrda processmodeller.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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. link ↗
- Pidd, M. (2004). Computer Simulation in Management Science (5th ed.). Wiley. ISBN: 9780470092781
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informed stochastic process modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/simulation/bayesian-discrete-event-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Agentbaserad diskret händelsesimuleringSimulering↔ compare
- Bayesiansk agentbaserad modelleringSimulering↔ compare
- Bayesiansk MarkovmodellSimulering↔ compare
- Diskret händelsessimulering (DES)Simulering↔ compare
- MontecarlosimuleringBeslutsfattande↔ compare
- Stokastisk diskret händelsessimuleringSimulering↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →