Smoothness Priors Analysis of Time Series (Lecture Notes in Statistics)

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9780387948195: Smoothness Priors Analysis of Time Series (Lecture Notes in Statistics)
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Book by Kitagawa Genshiro Gersch Will

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Reseña del editor:

Smoothness Priors Analysis of Time Series addresses some of the problems of modeling stationary and nonstationary time series primarily from a Bayesian stochastic regression "smoothness priors" state space point of view. Prior distributions on model coefficients are parametrized by hyperparameters. Maximizing the likelihood of a small number of hyperparameters permits the robust modeling of a time series with relatively complex structure and a very large number of implicitly inferred parameters. The critical statistical ideas in smoothness priors are the likelihood of the Bayesian model and the use of likelihood as a measure of the goodness of fit of the model. The emphasis is on a general state space approach in which the recursive conditional distributions for prediction, filtering, and smoothing are realized using a variety of nonstandard methods including numerical integration, a Gaussian mixture distribution-two filter smoothing formula, and a Monte Carlo "particle-path tracing" method in which the distributions are approximated by many realizations. The methods are applicable for modeling time series with complex structures.

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Kitagawa, G.
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Gersch, Will
Publicado por Springer-Verlag New York Inc. (1996)
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Kitagawa, G.
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Genshiro Kitagawa, Will Gersch
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., United States (1996)
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Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Condición: New. 1996 ed.. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Smoothness Priors Analysis of Time Series addresses some of the problems of modeling stationary and nonstationary time series primarily from a Bayesian stochastic regression smoothness priors state space point of view. Prior distributions on model coefficients are parametrized by hyperparameters. Maximizing the likelihood of a small number of hyperparameters permits the robust modeling of a time series with relatively complex structure and a very large number of implicitly inferred parameters. The critical statistical ideas in smoothness priors are the likelihood of the Bayesian model and the use of likelihood as a measure of the goodness of fit of the model. The emphasis is on a general state space approach in which the recursive conditional distributions for prediction, filtering, and smoothing are realized using a variety of nonstandard methods including numerical integration, a Gaussian mixture distribution-two filter smoothing formula, and a Monte Carlo particle-path tracing method in which the distributions are approximated by many realizations. The methods are applicable for modeling time series with complex structures. Nº de ref. del artículo: AAV9780387948195

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Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Condición: New. 1996 ed.. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Smoothness Priors Analysis of Time Series addresses some of the problems of modeling stationary and nonstationary time series primarily from a Bayesian stochastic regression smoothness priors state space point of view. Prior distributions on model coefficients are parametrized by hyperparameters. Maximizing the likelihood of a small number of hyperparameters permits the robust modeling of a time series with relatively complex structure and a very large number of implicitly inferred parameters. The critical statistical ideas in smoothness priors are the likelihood of the Bayesian model and the use of likelihood as a measure of the goodness of fit of the model. The emphasis is on a general state space approach in which the recursive conditional distributions for prediction, filtering, and smoothing are realized using a variety of nonstandard methods including numerical integration, a Gaussian mixture distribution-two filter smoothing formula, and a Monte Carlo particle-path tracing method in which the distributions are approximated by many realizations. The methods are applicable for modeling time series with complex structures. Nº de ref. del artículo: AAV9780387948195

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Kitagawa, Genshiro
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