Thatch oliver j (27 Ergebnisse)
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Verlag: Independently Published, 2026
Serie: Quantitative Economics & Python Series, Buch 5 von 16. Buch 5 von 16 - Quantitative Economics & Python Series
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Digital Twin Technology & Process Simulation : Modeling Physical Systems for Industry 4.0 and Beyond
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Reactive Publishing Digital Twin Technology and Process Simulation are transforming how industries design, monitor, and optimize complex physical systems. This book provides a clear and comprehensive exploration of these interconnected technologies and their critical role in the Industry 4.0…era.Readers will gain a solid understanding of how digital twins, virtual replicas of physical assets, processes, and systems, are created, synchronized with real-world data, and used for advanced simulation and predictive analysis. The text covers core modeling principles, simulation techniques, data integration strategies, and the enabling technologies that make digital twins practical at scale.Key topics include: - Fundamentals of digital twin architecture and lifecycle- Process simulation methods for manufacturing, energy, logistics, and infrastructure- Real-time data connectivity and sensor integration- Applications across smart factories, predictive maintenance, and system optimization- Technical challenges and implementation best practices- Future directions for digital twin technology beyond Industry 4.0Written for engineers, technical managers, systems architects, and industry professionals, this book bridges theoretical concepts with practical deployment considerations. Whether you are implementing your first digital twin project or seeking to mature existing capabilities, it offers structured insights into modeling physical systems in increasingly digital environments.A valuable resource for anyone involved in the digital transformation of industrial operations.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Reactive PublishingAdvanced Bayesian Macroeconomics with Python provides a rigorous, hands-on treatment of modern Bayesian methods applied to macroeconomic modeling and policy analysis.This book bridges advanced macroeconomic theory with practical implementation in Python. It focuses on hiera…rchical Bayesian models, nowcasting techniques, and real-time decision frameworks that allow economists and researchers to incorporate uncertainty, update beliefs with new data, and support timely policy decisions.What You Will Find Inside: - Detailed coverage of hierarchical Bayesian models for macroeconomics- Practical nowcasting methods using Bayesian approaches- Real-time policy decision frameworks that integrate high-frequency and mixed-frequency data- Complete Python code examples using libraries such as PyMC, NumPy, Pandas, and ArviZ- Model diagnostics, prior selection, and posterior analysis tailored to macroeconomic applications- Techniques for handling large-scale datasets and computational efficiencyWritten for graduate students, academic researchers, central bank economists, and quantitative analysts, this book assumes familiarity with intermediate macroeconomics, Bayesian statistics, and basic Python programming. It emphasizes clarity, reproducibility, and technical precision over superficial applications.Whether you are building models for forecasting, conducting structural analysis, or supporting real-time policy work, this book offers the tools and code necessary to implement advanced Bayesian methods in professional macroeconomic research.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Reactive PublishingThis book provides a comprehensive and practical treatment of advanced Bayesian econometrics using Python. It bridges modern machine learning techniques with traditional econometric modeling, offering detailed guidance on implementing state-of-the-art Bayesian methods for c…omplex economic problems.Readers will learn how to integrate deep learning priors, perform variational inference, work with Gaussian processes, and implement scalable MCMC algorithms tailored for high-dimensional economic models. The text emphasizes computational efficiency and practical application, addressing the challenges of estimation, uncertainty quantification, and model comparison in large-scale economic data.Key topics include: - Bayesian inference with neural network priors- Variational methods for fast posterior approximation- Gaussian process regression in econometric contexts- Scalable MCMC techniques for high-dimensional parameter spaces- Model selection, prediction, and policy analysis under uncertainty- End-to-end Python implementations using contemporary librariesWritten for graduate students, researchers, and practitioners in economics, finance, and data science, this book assumes familiarity with intermediate statistics, Python programming, and basic Bayesian concepts. All methods are demonstrated with reproducible code examples that translate directly to real-world economic modeling tasks.Clear explanations, mathematical derivations where needed, and practical coding guidance make this an essential resource for those seeking to move beyond standard econometric toolkits into more flexible and powerful Bayesian frameworks.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.
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Verlag: Independently Published Feb 2026, 2026
Serie: Quantitative Economics & Python Series, Buch 3 von 16. Buch 3 von 16 - Quantitative Economics & Python Series
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Reactive PublishingEconomic systems are shaped by complex cause-and-effect relationships that traditional correlation-based models often fail to capture. Structural Causal Economics with Python introduces a rigorous, modern framework for understanding economic mechanisms using structural caus…al models, graph-based reasoning, and counterfactual simulation.This book bridges the gap between academic causal inference theory and real-world economic modeling. Readers learn how to move beyond prediction into explanation, policy testing, and scenario design using practical Python implementations. The focus is on building models that reflect how economic systems actually behave under intervention, shock, and policy change.Inside, you will learn how to: - Build and interpret causal graphs for economic systems- Design structural models that capture real economic mechanisms- Perform counterfactual analysis to evaluate alternative policy scenarios- Simulate policy interventions and measure downstream effects- Implement causal modeling workflows using modern Python tools- Connect causal inference methods to macroeconomic and microeconomic applicationsRather than treating economic data as purely statistical signals, this book teaches you how to model the underlying structure that generates economic outcomes. The result is more robust forecasting, clearer policy insight, and deeper strategic understanding.Written for quantitative economists, policy analysts, data scientists, and advanced finance professionals, this book assumes familiarity with Python and core economic concepts. It is designed as both a practical implementation guide and a conceptual reference for structural causal economic modeling.If you want economics models that explain why outcomes happen, not just what happens next, this book provides the tools and framework to build them.
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