З позицій байєсівського підходу представлено сучасні методи і технології аналізу даних. Подано вступ до алгебри потенціалів і обчислення базових ймовірностей для випадкових змінних при використанні для моделювання ймовірнісно-статистичних методів, а також безпосередній зв’язок умовних ймовірностей з теоремою Байсеа. Розглянуто можливі варіанти формулювання теореми Байєса для випадків дискретних даних і дискретних параметрів, неперервних даних і дискретного параметра, неперервних даних і неперервних параметрів. Детально розглянуті процедури оцінювання можливих типів апріорних розподілів, необхідних для подальшого застосування вибраного варіанта теореми Байєса. Досліджено питання використання спеціальних алгоритмів Монте-Карло для генерування псевдовипадкових послідовностей з прогнозних розподілів і процедуру генерування неперервних випадкових величин. Представлено процедуру створення ймовірнісно- статистичної моделі у формі нормального розподілу. Докладно представлені модифіковані алгоритми генерування псевдовипадкових величин Метрополіса-Хастінгса та Гіббса, а також приклади їх практичного застосування. Запропоновано практично корисну методику аналізу, моделювання і прогнозування вказаних процесів. Для формального опису волатильності фінансових процесів запропоновано модифіковану порогову модель стохастичної волатильності, виконано докладний аналіз можливостей застосування цієї моделі. Кожний розділ монографій супроводжується чисельними прикладами моделювання.

• Бідюк Петро Іванович (1949–) (технічні науки)
• Калініна Ірина Олександрівна (технічні науки)
• Гожий Олександр Петрович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"