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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Linear Belief Functions for Data Analytics

verfasst von : Liping Liu

Erschienen in: Belief Functions: Theory and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper studies the application of linear belief functions to both classic and Bayesian statistic data analysis. In particular, it explores how to combine direct observations with/without distributional assumptions as linear belief functions for estimating population mean, how to combine system equations and measurement equations with direct observations in time series models and Bayesian linear regressions. It illustrates the use of Linear Model Operating Systems (LMOS).

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Literatur
1.
Dempster, A.P.: Construction and local computation aspects of network belief functions. In: Oliver, R.M., Smith, J.Q. (eds.) Influence Diagrams, Belief Nets, and Decision Analysis, pp. 121–141. Wiley, Chichester (1989)
2.
Dempster, A.P.: Normal belief functions and the Kalman filter. In: Saleh, A.K.M.E. (ed.) Data Analysis from Statistical Foundations, pp. 65–84. Nova Science Publishers, Hauppauge (2001)
3.
4.
5.
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Liu, L.: Imaginary numbers for combining linear equation models via dempster’s rule. Int. J. Approx. Reason. 55, 294–310 (2014)MathSciNetCrossRef
7.
Monney, P.A.: Analyzing linear regression models with hints and Dempter-Shafer theory. Int. J. Intell. Syst. 18, 5–29 (2003)CrossRef
8.
Metadaten
Titel
Linear Belief Functions for Data Analytics
verfasst von
Liping Liu
Copyright-Jahr
2018
Buch
Belief Functions: Theory and Applications

Print ISBN: 978-3-319-99382-9

Electronic ISBN: 978-3-319-99383-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-99383-6_23

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