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Monte Carlo Statistical Methods

Monte Carlo Statistical Methods

  • Author: Christian Robert,George Casella
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 1475741456
  • Category: Mathematics
  • Page: 649
  • View: 4407
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We have sold 4300 copies worldwide of the first edition (1999). This new edition contains five completely new chapters covering new developments.

Einführung in die Statistik der Finanzmärkte

Einführung in die Statistik der Finanzmärkte

  • Author: Jürgen Franke,Wolfgang Karl Härdle,Christian Matthias Hafner
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3642170498
  • Category: Business & Economics
  • Page: 428
  • View: 6450
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Mathematik und Technologie

Mathematik und Technologie

  • Author: Christiane Rousseau,Yvan Saint-Aubin
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3642300928
  • Category: Mathematics
  • Page: 609
  • View: 3319
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Zusammen mit der Abstraktion ist die Mathematik das entscheidende Werkzeug für technologische Innovationen. Das Buch bietet eine Einführung in zahlreiche Anwendungen der Mathematik auf dem Gebiet der Technologie. Meist werden moderne Anwendungen dargestellt, die heute zum Alltag gehören. Die mathematischen Grundlagen für technologische Anwendungen sind dabei relativ elementar, was die Leistungsstärke der mathematischen Modellbildung und der mathematischen Hilfsmittel beweist. Mit zahlreichen originellen Übungen am Ende eines jeden Kapitels.

Regression

Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen

  • Author: Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3642018378
  • Category: Business & Economics
  • Page: 502
  • View: 663
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In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.

Die Monte-Carlo-Methode

Die Monte-Carlo-Methode

Beispiele unter Excel VBA

  • Author: Harald Nahrstedt
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3658101490
  • Category: Mathematics
  • Page: 45
  • View: 4180
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Harald Nahrstedt zeigt hier den pragmatisch technischen und weniger den wissenschaftlichen Ansatz, wie Excel mit seinen Programmiermöglichkeiten sich immer mehr zu einem universellen Arbeitsmittel entwickelt. So ist die Simulation mit Hilfe von Pseudozufallszahlen ein schneller und preiswerter Weg zu fachlichen Aussagen. Den Rahmen dieser Abhandlung bildet der geschichtliche Hintergrund.

Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastische Prozesse

Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastische Prozesse

  • Author: Michael Mürmann
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 364238160X
  • Category: Mathematics
  • Page: 428
  • View: 9853
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Dieses Lehrbuch beschäftigt sich mit den zentralen Gebieten einer maßtheoretisch orientierten Wahrscheinlichkeitstheorie im Umfang einer zweisemestrigen Vorlesung. Nach den Grundlagen werden Grenzwertsätze und schwache Konvergenz behandelt. Es folgt die Darstellung und Betrachtung der stochastischen Abhängigkeit durch die bedingte Erwartung, die mit der Radon-Nikodym-Ableitung realisiert wird. Sie wird angewandt auf die Theorie der stochastischen Prozesse, die nach der allgemeinen Konstruktion aus der Untersuchung von Martingalen und Markov-Prozessen besteht. Neu in einem Lehrbuch über allgemeine Wahrscheinlichkeitstheorie ist eine Einführung in die stochastische Analysis von Semimartingalen auf der Grundlage einer geeigneten Stetigkeitsbedingung mit Anwendungen auf die Theorie der Finanzmärkte. Das Buch enthält zahlreiche Übungen, teilweise mit Lösungen. Neben der Theorie vertiefen Anmerkungen, besonders zu mathematischen Modellen für Phänomene der Realität, das Verständnis.​

A First Course in Bayesian Statistical Methods

A First Course in Bayesian Statistical Methods

  • Author: Peter D. Hoff
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 9780387924076
  • Category: Mathematics
  • Page: 272
  • View: 9525
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A self-contained introduction to probability, exchangeability and Bayes’ rule provides a theoretical understanding of the applied material. Numerous examples with R-code that can be run "as-is" allow the reader to perform the data analyses themselves. The development of Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo methods in the context of data analysis examples provides motivation for these computational methods.

Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker

Einführung in Statistik und Messwertanalyse für Physiker

Monographie

  • Author: G. Bohm,G. Zech
  • Publisher: N.A
  • ISBN: 9783540257592
  • Category:
  • Page: 400
  • View: 8812
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Die Einf]hrung in die Statistik und Messwertanalyse f]r Physiker richtet sich weniger an mathematischen \berlegungen aus, sondern stellt die praktische Anwendung in den Vordergrund und schdrft die Intuition experimentelle Ergebnisse richtig einzuschdtzen. Zahlreiche ausf]hrlich betrachtete Beispiele dienen dazu, hdufig bei der Datenanalyse gemachte Fehler zu vermeiden (unsinnige Anwendung des Chi-Quadrattests, Funktionenanpassung bei falscher Parametrisierung, Entfaltung mit willk]rlicher Regularisierung). Ein besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich von Daten mit Monte-Carlo-Simulationen gelenkt. Moderne Experimente kommen nicht ohne Simulation aus. Deshalb ist es wichtig zu wissen, wie Parameteranpassungen und Entfaltungen in diesem Fall durchgef]rt werden. Au_erdem werden den Studierenden moderne Entwicklungen der Statistik nahegebracht, die in dlteren Lehrb]chern nicht behandelt werden.

Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis

Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis

  • Author: Clair L. Alston,Kerrie L. Mengersen,Anthony N. Pettitt
  • Publisher: John Wiley & Sons
  • ISBN: 1118394321
  • Category: Mathematics
  • Page: 504
  • View: 9854
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Provides an accessible foundation to Bayesian analysis using real world models This book aims to present an introduction to Bayesian modelling and computation, by considering real case studies drawn from diverse fields spanning ecology, health, genetics and finance. Each chapter comprises a description of the problem, the corresponding model, the computational method, results and inferences as well as the issues that arise in the implementation of these approaches. Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis: Illustrates how to do Bayesian analysis in a clear and concise manner using real-world problems. Each chapter focuses on a real-world problem and describes the way in which the problem may be analysed using Bayesian methods. Features approaches that can be used in a wide area of application, such as, health, the environment, genetics, information science, medicine, biology, industry and remote sensing. Case Studies in Bayesian Statistical Modelling and Analysis is aimed at statisticians, researchers and practitioners who have some expertise in statistical modelling and analysis, and some understanding of the basics of Bayesian statistics, but little experience in its application. Graduate students of statistics and biostatistics will also find this book beneficial.

Monte Carlo-Algorithmen

Monte Carlo-Algorithmen

  • Author: Thomas Müller-Gronbach,Erich Novak,Klaus Ritter
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3540891412
  • Category: Mathematics
  • Page: 324
  • View: 6523
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Der Text gibt eine Einführung in die Mathematik und die Anwendungsmöglichkeiten der Monte Carlo-Methoden und verwendet dazu durchgängig die Sprache der Stochastik. Der Leser lernt die Grundprinzipien und wesentlichen Eigenschaften dieser Verfahren kennen und wird dadurch in den Stand versetzt, dieses wichtige algorithmische Werkzeug kompetent einsetzen und die Ergebnisse interpretieren zu können. Anhand ausgewählter Fragestellungen wird er außerdem an aktuelle Forschungsfragen und -ergebnisse in diesem Bereich herangeführt. Behandelt werden die direkte Simulation, Methoden zur Simulation von Verteilungen und stochastischen Prozessen, Varianzreduktion, sowie Markov Chain Monte Carlo-Methoden und die hochdimensionale Integration. Es werden Anwendungsbeispiele aus der Teilchenphysik und der Finanz- und Versicherungsmathematik präsentiert, und anhand des Integrationsproblems wird gezeigt, wie sich die Frage nach optimalen Algorithmen formulieren und beantworten lässt.

Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2012

Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2012

  • Author: Josef Dick,Frances Y. Kuo,Gareth W. Peters,Ian H. Sloan
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 3642410952
  • Category: Mathematics
  • Page: 686
  • View: 7620
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This book represents the refereed proceedings of the Tenth International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing that was held at the University of New South Wales (Australia) in February 2012. These biennial conferences are major events for Monte Carlo and the premiere event for quasi-Monte Carlo research. The proceedings include articles based on invited lectures as well as carefully selected contributed papers on all theoretical aspects and applications of Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods. The reader will be provided with information on latest developments in these very active areas. The book is an excellent reference for theoreticians and practitioners interested in solving high-dimensional computational problems arising, in particular, in finance, statistics and computer graphics.

Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Sampling

Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Sampling

  • Author: Christiane Lemieux
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 038778165X
  • Category: Mathematics
  • Page: 373
  • View: 3628
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Quasi–Monte Carlo methods have become an increasingly popular alternative to Monte Carlo methods over the last two decades. Their successful implementation on practical problems, especially in finance, has motivated the development of several new research areas within this field to which practitioners and researchers from various disciplines currently contribute. This book presents essential tools for using quasi–Monte Carlo sampling in practice. The first part of the book focuses on issues related to Monte Carlo methods—uniform and non-uniform random number generation, variance reduction techniques—but the material is presented to prepare the readers for the next step, which is to replace the random sampling inherent to Monte Carlo by quasi–random sampling. The second part of the book deals with this next step. Several aspects of quasi-Monte Carlo methods are covered, including constructions, randomizations, the use of ANOVA decompositions, and the concept of effective dimension. The third part of the book is devoted to applications in finance and more advanced statistical tools like Markov chain Monte Carlo and sequential Monte Carlo, with a discussion of their quasi–Monte Carlo counterpart. The prerequisites for reading this book are a basic knowledge of statistics and enough mathematical maturity to follow through the various techniques used throughout the book. This text is aimed at graduate students in statistics, management science, operations research, engineering, and applied mathematics. It should also be useful to practitioners who want to learn more about Monte Carlo and quasi–Monte Carlo methods and researchers interested in an up-to-date guide to these methods.

Essentials of Monte Carlo Simulation

Essentials of Monte Carlo Simulation

Statistical Methods for Building Simulation Models

  • Author: Nick T. Thomopoulos
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 1461460220
  • Category: Mathematics
  • Page: 174
  • View: 9234
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Essentials of Monte Carlo Simulation focuses on the fundamentals of Monte Carlo methods using basic computer simulation techniques. The theories presented in this text deal with systems that are too complex to solve analytically. As a result, readers are given a system of interest and constructs using computer code, as well as algorithmic models to emulate how the system works internally. After the models are run several times, in a random sample way, the data for each output variable(s) of interest is analyzed by ordinary statistical methods. This book features 11 comprehensive chapters, and discusses such key topics as random number generators, multivariate random variates, and continuous random variates. Over 100 numerical examples are presented as part of the appendix to illustrate useful real world applications. The text also contains an easy to read presentation with minimal use of difficult mathematical concepts. Very little has been published in the area of computer Monte Carlo simulation methods, and this book will appeal to students and researchers in the fields of Mathematics and Statistics.

Mathematik für Informatiker

Mathematik für Informatiker

Ein praxisbezogenes Lehrbuch

  • Author: Peter Hartmann
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3658034165
  • Category: Mathematics
  • Page: 618
  • View: 3133
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Dieses Buch enthält in einem Band den Mathematik-Stoff, der für das Informatik-Studium in anwendungsorientierten Bachelor-Studiengängen benötigt wird. Der Inhalt entspringt der langjährigen Lehrerfahrung des Autors. Das heißt: - Sie finden immer wieder Anwendungen aus der Informatik. - Sie lernen nicht nur mathematische Methoden, es werden auch die Denkweisen der Mathematik vermittelt, die eine Grundlage zum Verständnis der Informatik bilden. - Beweise werden dann geführt, wenn Sie daraus etwas lernen können, nicht um des Beweisens willen. Mathematik ist für viele Studierende zunächst ein notwendiges Übel. Das Buch zeigt durch ausführliche Motivation, durch viele Beispiele, durch das ständige Aufzeigen von Querbezügen zwischen Mathematik und Informatik, dass Mathematik nicht nur nützlich ist, sondern interessant sein kann und manchmal auch Spaß macht.

Handbook of Sea-Level Research

Handbook of Sea-Level Research

  • Author: Ian Shennan,Antony J. Long,Benjamin P. Horton
  • Publisher: John Wiley & Sons
  • ISBN: 1118452577
  • Category: Science
  • Page: 600
  • View: 1645
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Measuring sea-level change – be that rise or fall – is one of the most pressing scientific goals of our time and requires robust scientific approaches and techniques. This Handbook aims to provide a practical guide to readers interested in this challenge, from the initial design of research approaches through to the practical issues of data collection and interpretation from a diverse range of coastal environments. Building on thirty years of international research, the Handbook comprises 38 chapters that are authored by leading experts from around the world. The Handbook will be an important resource to scientists interested and involved in understanding sea-level changes across a broad range of disciplines, policy makers wanting to appreciate our current state of knowledge of sea-level change over different timescales, and many teachers at the university level, as well as advanced-level undergraduates and postgraduate research students, wanting to learn more about sea-level change. Additional resources for this book can be found at: www.wiley.com\go\shennan\sealevel

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

  • Author: Robert Hafner
  • Publisher: Springer-Verlag
  • ISBN: 3709169445
  • Category: Mathematics
  • Page: 512
  • View: 5293
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Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Random Number Generation and Monte Carlo Methods

Random Number Generation and Monte Carlo Methods

  • Author: James E. Gentle
  • Publisher: Springer Science & Business Media
  • ISBN: 0387216103
  • Category: Computers
  • Page: 382
  • View: 1270
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Monte Carlo simulation has become one of the most important tools in all fields of science. Simulation methodology relies on a good source of numbers that appear to be random. These "pseudorandom" numbers must pass statistical tests just as random samples would. Methods for producing pseudorandom numbers and transforming those numbers to simulate samples from various distributions are among the most important topics in statistical computing. This book surveys techniques of random number generation and the use of random numbers in Monte Carlo simulation. The book covers basic principles, as well as newer methods such as parallel random number generation, nonlinear congruential generators, quasi Monte Carlo methods, and Markov chain Monte Carlo. The best methods for generating random variates from the standard distributions are presented, but also general techniques useful in more complicated models and in novel settings are described. The emphasis throughout the book is on practical methods that work well in current computing environments. The book includes exercises and can be used as a test or supplementary text for various courses in modern statistics. It could serve as the primary test for a specialized course in statistical computing, or as a supplementary text for a course in computational statistics and other areas of modern statistics that rely on simulation. The book, which covers recent developments in the field, could also serve as a useful reference for practitioners. Although some familiarity with probability and statistics is assumed, the book is accessible to a broad audience. The second edition is approximately 50% longer than the first edition. It includes advances in methods for parallel random number generation, universal methods for generation of nonuniform variates, perfect sampling, and software for random number generation.

DETC

DETC

  • Author: N.A
  • Publisher: N.A
  • ISBN: N.A
  • Category: Engineering design
  • Page: N.A
  • View: 1858
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Markov Chain Monte Carlo - Methoden: Herleitung, Beweis und Implementierung

Markov Chain Monte Carlo - Methoden: Herleitung, Beweis und Implementierung

  • Author: Thomas Plehn
  • Publisher: diplom.de
  • ISBN: 3956849515
  • Category: Mathematics
  • Page: 53
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In seiner Arbeit beschäftigt sich der Autor mit der ‘Markov Chain Monte Carlo‘, auch abgekürzt als MCMC. Dabei handelt es sich um eine Monte Carlo Methode. Allen Monte Carlo Methoden ist gemein, dass sie von einer mehr oder minder komplizierten Verteilung zufällige Szenarien erzeugen. Diese Szenarien werden dann genutzt um Aussagen über Erwartungswerte oder andere Kennzahlen der Verteilung zu treffen. Diese Aussagen sind natürlich nur zu gebrauchen, wenn man sehr viele zufällig erzeugte Szenarien auswertet. Die Methode kommt also immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, aus der Verteilung der Szenarien direkt Rückschlüsse auf die statistischen Kennzahlen der Verteilung zu ziehen, weder auf analytischem Wege, noch durch numerische Integration (bei sehr vielen Dimensionen steigt der Aufwand rapide an). Markov Chain Monte Carlo ist nun eine spezielle Monte Carlo Methode unter Zuhilfenahme von Markovketten. Diese kommt immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, von einer Verteilung auf einfache Weise Szenarien zu erzeugen. Eine Markovkette fängt bei einem Zustand an und geht von einem bestimmten Zustand mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu einem anderen Zustand über. Diese Übergangswahrscheinlichkeiten stehen in einer Übergangsmatrix. Der Knackpunkt ist nun, dass diese Form der Zustandsgenerierung oft einfacher zu implementieren ist, als direkt auf eine Verteilung zurückzugreifen. In der Arbeit gibt es mehrere konkrete Beispiele für den Einsatz solcher Methoden. Quelltexte der Implementierungen sind beigefügt.