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Über das Werk

Inusion: Inference for Diffusion Processes (ISBN: 9783642259692) bietet eine eindrucksvolle Erkundung der statistischen Inferenz für Diffusionsprozesse. Der Titel weist auf die Verbindung von stochastischen Modellen und Methoden der Parameterabschätzung, die in verschiedenen Disziplinen wie Finanzmathematik, Physik und Biologie Anwendung finden. Die Veröffentlichung markiert einen wichtigen Schritt in der formalen Auseinandersetzung mit der Unsicherheit in kontinuierlichen Zeitprozessen und liefert methodische Grundlagen, die sowohl theoretisch fundiert als auch praxisnah anwendbar sind.

Zusammenfassung

Das Werk untersucht systematisch, wie man kontinuierliche Diffusionsprozesse modelliert, identifiziert und schätzt, wenn Beobachtungen zeitlich diskret oder verrauscht vorliegen. Es werden zentrale Konzepte wie Stochastic Differential Equations, Maximum-Likelihood-Schätzungen, Bayesianische Ansätze und numerische Verfahren behandelt. Dabei werden sowohl asymptotische Eigenschaften als auch konkrete Algorithmen zur Implementierung vorgestellt. Die Autorin zeigt, wie man Modelle auswählen, Hypothesen testen und Unsicherheit quantifizieren kann, um robuste Schlussfolgerungen in Wissenschaft und Praxis zu ziehen. Insgesamt verbindet der Band theoretische Tiefe mit praktischen Schritten zur Umsetzung in realen Datensätzen.

Über den Autor

Christiane Fuchs präsentiert sich als eine Fachfrau, die Theorie und Anwendung eng miteinander verknüpft. Mit einem klaren Blick für die Bedürfnisse der Praxis vermittelt sie komplexe Konzepte verständlich, ohne dabei die mathematische Präzision zu opfern. Ihre Arbeiten zeichnen sich durch eine strukturierte Darlegung, klare Argumentationslinien und eine praxisnahe Perspektive aus, die Leserinnen und Leser aus verschiedenen Disziplinen anspricht.

Kurz gefasst

Insgesamt bietet Inference for Diffusion Processes eine fundierte, gut strukturierte Auseinandersetzung mit der Inferenz in Diffusionsprozessen, die sowohl Einsteigerinnen und Einsteigern als auch Fortgeschrittenen wertvolle analytische Werkzeuge und praxisnahe Lösungswege an die Hand gibt. Die Kombination aus theoretischer Tiefe und Anwendungsnähe macht das Werk zu einer wichtigen Referenz in der Statistik und verwandten Feldern.

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Inference for Diffusion Processes: With Applications in Life Sciences Christiane Fuchs Author - neues Buch

ISBN: 9783642259692

Diffusion processes are a promising instrument for realistically modelling the time-continuous evolution of phenomena not only in the natural sciences but also in finance and economics. T… Mehr…

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This book offers an overview of diffusion processes as an instrument for realistically modelling the time-continuous evolution of phenomena in the natural sciences as well as in finance a… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Inference for Diffusion Processes
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9783642259692

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Über das Werk

Inusion: Inference for Diffusion Processes (ISBN: 9783642259692) bietet eine eindrucksvolle Erkundung der statistischen Inferenz für Diffusionsprozesse. Der Titel weist auf die Verbindung von stochastischen Modellen und Methoden der Parameterabschätzung, die in verschiedenen Disziplinen wie Finanzmathematik, Physik und Biologie Anwendung finden. Die Veröffentlichung markiert einen wichtigen Schritt in der formalen Auseinandersetzung mit der Unsicherheit in kontinuierlichen Zeitprozessen und liefert methodische Grundlagen, die sowohl theoretisch fundiert als auch praxisnah anwendbar sind.

Zusammenfassung

Das Werk untersucht systematisch, wie man kontinuierliche Diffusionsprozesse modelliert, identifiziert und schätzt, wenn Beobachtungen zeitlich diskret oder verrauscht vorliegen. Es werden zentrale Konzepte wie Stochastic Differential Equations, Maximum-Likelihood-Schätzungen, Bayesianische Ansätze und numerische Verfahren behandelt. Dabei werden sowohl asymptotische Eigenschaften als auch konkrete Algorithmen zur Implementierung vorgestellt. Die Autorin zeigt, wie man Modelle auswählen, Hypothesen testen und Unsicherheit quantifizieren kann, um robuste Schlussfolgerungen in Wissenschaft und Praxis zu ziehen. Insgesamt verbindet der Band theoretische Tiefe mit praktischen Schritten zur Umsetzung in realen Datensätzen.

Über den Autor

Christiane Fuchs präsentiert sich als eine Fachfrau, die Theorie und Anwendung eng miteinander verknüpft. Mit einem klaren Blick für die Bedürfnisse der Praxis vermittelt sie komplexe Konzepte verständlich, ohne dabei die mathematische Präzision zu opfern. Ihre Arbeiten zeichnen sich durch eine strukturierte Darlegung, klare Argumentationslinien und eine praxisnahe Perspektive aus, die Leserinnen und Leser aus verschiedenen Disziplinen anspricht.

Kurz gefasst

Insgesamt bietet Inference for Diffusion Processes eine fundierte, gut strukturierte Auseinandersetzung mit der Inferenz in Diffusionsprozessen, die sowohl Einsteigerinnen und Einsteigern als auch Fortgeschrittenen wertvolle analytische Werkzeuge und praxisnahe Lösungswege an die Hand gibt. Die Kombination aus theoretischer Tiefe und Anwendungsnähe macht das Werk zu einer wichtigen Referenz in der Statistik und verwandten Feldern.

Detailangaben zum Buch - Inference for Diffusion Processes


EAN (ISBN-13): 9783642259692
ISBN (ISBN-10): 3642259693
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2013
Herausgeber: Springer-Verlag GmbH
430 Seiten
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2012-06-21T13:33:10+02:00 (Vienna)
Buch zuletzt gefunden am 2026-04-10T21:27:20+02:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 9783642259692

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-25969-3, 978-3-642-25969-2
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: christiane, fuchß, christian fuchs, pfeiffer
Titel des Buches: christiane fuchs, life science

Daten vom Verlag:

Autor/in: Christiane Fuchs
Titel: Mathematics and Statistics (R0); Mathematics and Statistics; Inference for Diffusion Processes - With Applications in Life Sciences
Verlag: Springer; Springer Berlin
430 Seiten
Erscheinungsjahr: 2013-01-18
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
96,29 € (DE)
99,00 € (AT)
118,00 CHF (CH)
Available
XIX, 430 p.

EA; E101; E200; Nonbooks, PBS / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; Bayesian inference; diffusion approximations; epidemic modelling; fluorescence recovery after photobleaching (FRAP); stochastic differential equations (SDE); Statistical Theory and Methods; Biostatistics; Statistics in Business, Management, Economics, Finance, Insurance; Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management; BB

Diffusion processes are a promising instrument for realistically modelling the time-continuous evolution of phenomena not only in the natural sciences but also in finance and economics. Their mathematical theory, however, is challenging, and hence diffusion modelling is often carried out incorrectly, and the according statistical inference is considered almost exclusively by theoreticians. This book explains both topics in an illustrative way which also addresses practitioners. It provides a complete overview of the current state of research and presents important, novel insights. The theory is demonstrated using real data applications.

Introduction.- Stochastic Modelling in Life Sciences.- Stochastic Differential Equations and Diffusions in a Nutshell.- Approximation of Markov Jump Processes by Diffusions.- Diffusion Models in Life Sciences.- Parametric Inference for Discretely-observed Diffusions.- Bayesian Inference for Diffusions with Low-frequency Observations.- Application I: Spread of Influenza.- Application II: Analysis of Molecular Binding.- Conclusion and Outlook.- Benchmark Models.- Miscellaneous.- Supplementary Material for Application I.- Supplementary Material for Application II.- Notation.- References.

From the reviews:

Diffusion processes are a promising instrument for realistically modelling the time-continuous evolution of phenomena not only in the natural sciences but also in finance and economics. Their mathematical theory, however, is challenging, and hence diffusion modelling is often carried out incorrectly, and the according statistical inference is considered almost exclusively by theoreticians. This book explains both topics in an illustrative way which also addresses practitioners. It provides a complete overview of the current state of research and presents important, novel insights. The theory is demonstrated using real data applications.


Explicit instructions for diffusion modelling enable practitioners to apply this powerful class of processes Both stochastic modelling and statistical inference for diffusion processes are comprehensively covered in one book Explains in detail a Bayesian approach which enables parameter estimation for diffusion models in many applications in life sciences Graphical illustrations facilitate the understanding of Bayesian imputation techniques and associated convergence considerations Methods are illustrated on complex real data applications from epidemic modelling and fluorescence microscopy Required knowledge on stochastic calculus is provided in a special chapter Includes supplementary material: sn.pub/extras
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