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)

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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Chiron Media
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Kitagawa, G.
Editorial: Springer (2016)
ISBN 10: 0387948198 ISBN 13: 9780387948195
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Ria Christie Collections
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Genshiro Kitagawa, Will Gersch
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., United States (1996)
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Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Estado de conservación: 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. de la librería AAV9780387948195

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GENSHIRO KITAGAWA
Editorial: Springer (1996)
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Herb Tandree Philosophy Books
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Descripción Springer, 1996. Paperback. Estado de conservación: NEW. 9780387948195 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Nº de ref. de la librería HTANDREE0411223

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Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Estado de conservación: 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. de la librería AAV9780387948195

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Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 1996. Paperback. Estado de conservación: New. 1996 ed.. Language: English . This book usually ship within 10-15 business days and we will endeavor to dispatch orders quicker than this where possible. 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. de la librería LIE9780387948195

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Genshiro Kitagawa
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Descripción Springer-Verlag New York Inc., 1996. PAP. Estado de conservación: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería IQ-9780387948195

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