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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9781461207627: Smoothness Priors Analysis of Time Series

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ISBN 10: 1461207622 ISBN 13: 9781461207627
Editorial: Springer, 2011
Tapa blanda

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1.

Genshiro Kitagawa, Will Gersch
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., United States (1996)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
Nuevo Paperback Cantidad disponible: 10
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(London, Reino Unido)

Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Condición: New. 1996 ed. Language: English. Brand new Book. 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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Genshiro Kitagawa, Will Gersch
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., United States (1996)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
Nuevo Paperback Cantidad disponible: 10
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(London, Reino Unido)

Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Condición: New. 1996 ed. Language: English. Brand new Book. 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: LIE9780387948195

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Genshiro Kitagawa
Publicado por Springer (1996)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
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Descripción Springer, 1996. PAP. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Nº de ref. del artículo: LQ-9780387948195

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Genshiro Kitagawa, Will Gersch
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., United States (1996)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
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(London, Reino Unido)

Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Condición: New. 1996 ed. Language: English. Brand new Book. 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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Genshiro Kitagawa
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ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
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Descripción Springer, 1996. PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Nº de ref. del artículo: LQ-9780387948195

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Kitagawa, G.
Publicado por Springer 1996-09 (1996)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
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Descripción Springer 1996-09, 1996. Condición: New. This item is printed on demand. Brand new book, sourced directly from publisher. Dispatch time is 4-5 working days from our warehouse. Book will be sent in robust, secure packaging to ensure it reaches you securely. Nº de ref. del artículo: NU-LSI-06920837

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7.

Kitagawa, G.
Publicado por Springer (2017)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
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Ria Christie Collections
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Descripción Springer, 2017. Paperback. Condición: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2017; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Nº de ref. del artículo: ria9780387948195_lsuk

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Genshiro Kitagawa, Will Gersch
Publicado por Springer (1996)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
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Ergodebooks
(RICHMOND, TX, Estados Unidos de America)

Descripción Springer, 1996. Paperback. Condición: New. 1996. Nº de ref. del artículo: DADAX0387948198

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Kitagawa, Genshiro; Gersch, Will
Publicado por Springer (1996)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
Nuevo Tapa blanda Cantidad disponible: > 20
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California Books
(MIAMI, FL, Estados Unidos de America)

Descripción Springer, 1996. Condición: New. This book is printed on demand. Nº de ref. del artículo: I-9780387948195

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Kitagawa, Genshiro; Gersch, Will
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