Nonlinear Time Series: Theory, Methods and Applications with R Examples (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) - Tapa dura
Sinopsis
This text emphasizes nonlinear models for a course in time series analysis. After introducing stochastic processes, Markov chains, Poisson processes, and ARMA models, the authors cover functional autoregressive, ARCH, threshold AR, and discrete time series models as well as several complementary approaches. They discuss the main limit theorems for Markov chains, useful inequalities, statistical techniques to infer model parameters, and GLMs. Moving on to HMM models, the book examines filtering and smoothing, parametric and nonparametric inference, advanced particle filtering, and numerical methods for inference.
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Acerca del autor
Randal Douc, Eric Moulines, David Stoffer
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Nonlinear Time Series: Theory, Methods and Applications with R Examples (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Nonlinear Time Series: Theory, Methods and Applications with R Examples (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Chapman and Hall/CRC, 2014
ISBN 10: 1466502258
ISBN 13: 9781466502253
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Chapman and Hall/CRC 2014-01-07, 2014
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Nonlinear Time Series : Theory, Methods, and Applications with R Examples
Publicado por
Chapman and Hall/CRC, 2014
ISBN 10: 1466502258
ISBN 13: 9781466502253
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Nonlinear Times Series
Publicado por
Taylor & Francis Group, 2014
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