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Sinopsis
Book by West Mike Harrison Jeff
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Reseña del editor
This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of Bayesian forecasting and time - ries analysis have been developed extensively during the last thirty years. Thisdevelopmenthasinvolvedthoroughinvestigationofmathematicaland statistical aspects of forecasting models and related techniques. With this has come experience with applications in a variety of areas in commercial, industrial, scienti?c, and socio-economic ?elds. Much of the technical - velopment has been driven by the needs of forecasting practitioners and applied researchers. As a result, there now exists a relatively complete statistical and mathematical framework, presented and illustrated here. In writing and revising this book, our primary goals have been to present a reasonably comprehensive view of Bayesian ideas and methods in m- elling and forecasting, particularly to provide a solid reference source for advanced university students and research workers.
Contraportada
The second edition of this book includes revised, updated, and additional material on the structure, theory, and application of classes of dynamic models in Bayesian time series analysis and forecasting.
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- EditorialSpringer
- Año de publicación1999
- ISBN 10 0387947256
- ISBN 13 9780387947259
- EncuadernaciónTapa dura
- Número de edición2
- Número de páginas700
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models Springer Series in Statistics
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models
Publicado por
Springer New York, 1997
ISBN 10: 0387947256
ISBN 13: 9780387947259
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models
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Springer, New York, 1997
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models
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Bayesian Forecasting and Dynamic Models (Springer Series in Statistics)
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