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

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

Sinopsis

Book by Pole Andy West Mike Harrison Jeff

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Críticas

"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

Reseña del editor

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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  • EditorialChapman and Hall/CRC
  • Año de publicación1994
  • ISBN 10 0412044013
  • ISBN 13 9780412044014
  • EncuadernaciónTapa dura
  • IdiomaInglés
  • Número de edición1
  • Número de páginas430

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Pole, Andy
Publicado por Chapman & Hall, 1999
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
Antiguo o usado Tapa dura

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Pole, Andy; West, Mike; Harrison, Jeff
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Pole, Andy
Publicado por Chapman & Hall, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Pole, Andy
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Harrison, Jeff
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Hardback. Condición: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged. Nº de ref. del artículo: GOR009624607

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Harrison, Jeff
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
Antiguo o usado Tapa dura

Librería: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Reino Unido

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Hardback. Condición: Good. The book has been read but remains in clean condition. All pages are intact and the cover is intact. Some minor wear to the spine. Nº de ref. del artículo: GOR014301801

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Pole, Andy
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Andy Pole
Publicado por Taylor & Francis Ltd, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
Nuevo Tapa dura Original o primera edición

Librería: Grand Eagle Retail, Fairfield, OH, Estados Unidos de America

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Hardcover. Condición: new. Hardcover. 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. This book is about practical forecasting and analysis of time series. It describes how to analyse time series data, how to identify structure, how to explain observed behaviour, how to model structures and behaviours, and how to use insight gained from the analysis to make informed forecasts. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780412044014

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Pole, Andy; West, Mike; Harrison, Jeff
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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Pole, Andy; West, Mike; Harrison, Jeff
Publicado por Chapman and Hall/CRC, 1994
ISBN 10: 0412044013 ISBN 13: 9780412044014
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