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Models for Dependent Time Series (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability) - Tapa blanda
Sinopsis
This book addresses the issues that arise and the methodology that can be applied when the dependence between time series is described and modeled. It shows how to draw meaningful, applicable, and statistically valid conclusions from multivariate (or vector) time series data. The book presents several extensions to the standard autoregressive mo
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Acerca del autor
Granville Tunnicliffe Wilson is a reader emeritus in the Department of Mathematics and Statistics at Lancaster University, UK. His research focuses on methodology and software for time series modeling and prediction.
Marco Reale is an associate professor in the School of Mathematics and Statistics at the University of Canterbury, New Zealand. His research interests include time series analysis, statistical learning, and stochastic optimization.
John Haywood is a senior lecturer in the School of Mathematics and Statistics at Victoria University of Wellington, New Zealand. His research interests include time series analysis, seasonal modeling, and statistical applications, particularly in ecology.
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Models for Dependent Time Series
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Models for Dependent Time Series
Publicado por
Taylor & Francis Ltd, 2020
ISBN 10: 0367570521
ISBN 13: 9780367570521
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Models for Dependent Time Series (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
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Models for Dependent Time Series
Publicado por
Taylor & Francis Ltd, 2020
ISBN 10: 0367570521
ISBN 13: 9780367570521
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Models for Dependent Time Series
Publicado por
Routledge, 2020
ISBN 10: 0367570521
ISBN 13: 9780367570521
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