Nonlinear Time Series (PDF)
Theory, Methods and Applications with R Examples
(Sprache: Englisch)
This text emphasizes nonlinear models for a course in time series analysis. After introducing stochastic processes, Markov chains, Poisson processes, and ARMA models, the authors cover functional autoregressive, ARCH, threshold AR, and discrete time series...
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Produktinformationen zu „Nonlinear Time Series (PDF)“
This text emphasizes nonlinear models for a course in time series analysis. After introducing stochastic processes, Markov chains, Poisson processes, and ARMA models, the authors cover functional autoregressive, ARCH, threshold AR, and discrete time series models as well as several complementary approaches. They discuss the main limit theorems for Markov chains, useful inequalities, statistical techniques to infer model parameters, and GLMs. Moving on to HMM models, the book examines filtering and smoothing, parametric and nonparametric inference, advanced particle filtering, and numerical methods for inference.
Autoren-Porträt von Randal Douc, Eric Moulines, David Stoffer
Randal Douc, Eric Moulines, David Stoffer
Bibliographische Angaben
- Autoren: Randal Douc , Eric Moulines , David Stoffer
- 2014, 1. Auflage, 551 Seiten, Englisch
- Verlag: Taylor & Francis
- ISBN-10: 1466502347
- ISBN-13: 9781466502345
- Erscheinungsdatum: 06.01.2014
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 8.05 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
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