Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)

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9780412044014: Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)

Practical in its approach, Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis provides the theories, methods, and tools necessary for forecasting and the analysis of time series. The authors unify the concepts, model forms, and modeling requirements within the framework of the dynamic linear mode (DLM). They include a complete theoretical development of the DLM and illustrate each step with analysis of time series data. Using real data sets the authors: Explore diverse aspects of time series, including how to identify, structure, explain observed behavior, model structures and behaviors, and interpret analyses to make informed forecasts Illustrate concepts such as component decomposition, fundamental model forms including trends and cycles, and practical modeling requirements for routine change and unusual events Conduct all analyses in the BATS computer programs, furnishing online that program and the more than 50 data sets used in the text The result is a clear presentation of the Bayesian paradigm: quantified subjective judgements derived from selected models applied to time series observations. Accessible to undergraduates, this unique volume also offers complete guidelines valuable to researchers, practitioners, and advanced students in statistics, operations research, and engineering.

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From the Back Cover:

Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis includes a complete theoretical development of the dynamic linear model, with each step demonstrated with analysis of real time series data. The result is a clear presentation of the Bayesian paradigm: quantified subjective judgments derived from selected models applied to time series observations.

Review:

"This book has filled a significant gap in the market for statistical texts. It should move Bayesian techniques for time series analysis and forecasting into the standard repertoire of applied statisticians. I think that it is an excellent book, and recommend it, especially to those who are not already familiar with these ideas." -The Statistician

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Pole, Andy; West, Mike; Harrison, Jeff
Editorial: Chapman and Hall/CRC
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Descripción Chapman and Hall/CRC. Hardcover. Estado de conservación: New. 0412044013 New hardcover book. 1994. DAILY SHIPPING!!. Nº de ref. de la librería 100316-151MA

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Pole, Andy
Editorial: Chapman & Hall/CRC (2016)
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Editorial: Chapman and Hall/CRC (1994)
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Andy Pole; Mike West; Jeff Harrison
Editorial: Chapman and Hall/CRC (1994)
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Pole, Andy; West, Mike; Harrison, Jeff
Editorial: Chapman and Hall/CRC (1994)
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POLE, ANDY; WEST, MIKE; HARRISON, JEFF.
Editorial: Chapman and Hall/CRC (2017)
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Descripción Chapman and Hall/CRC, 2017. Hardback. Estado de conservación: NEW. 9780412044014 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Print on Demand title, produced to the highest standard, and there would be a delay in dispatch of around 10 working days. For all enquiries, please contact Herb Tandree Philosophy Books directly - customer service is our primary goal. Nº de ref. de la librería HTANDREE0247077

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Pole, Andy
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ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Descripción Chapman and Hall/CRC, 1994. HRD. Estado de conservación: New. New Book. Delivered from our US warehouse in 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND.Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería IP-9780412044014

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Editorial: Taylor Francis Ltd, United States (1994)
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Descripción Taylor Francis Ltd, United States, 1994. Hardback. Estado de conservación: New. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Practical in its approach, Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis provides the theories, methods, and tools necessary for forecasting and the analysis of time series. The authors unify the concepts, model forms, and modeling requirements within the framework of the dynamic linear mode (DLM). They include a complete theoretical development of the DLM and illustrate each step with analysis of time series data. Using real data sets the authors: Explore diverse aspects of time series, including how to identify, structure, explain observed behavior, model structures and behaviors, and interpret analyses to make informed forecasts Illustrate concepts such as component decomposition, fundamental model forms including trends and cycles, and practical modeling requirements for routine change and unusual events Conduct all analyses in the BATS computer programs, furnishing online that program and the more than 50 data sets used in the text The result is a clear presentation of the Bayesian paradigm: quantified subjective judgements derived from selected models applied to time series observations. Accessible to undergraduates, this unique volume also offers complete guidelines valuable to researchers, practitioners, and advanced students in statistics, operations research, and engineering. Nº de ref. de la librería APC9780412044014

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