Dynamic Time Series Models using R-INLA

Idioma: inglés

Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2022

036765427X / 9780367654276

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Dynamic Time Series Models using R-INLA: An Applied Perspective is the outcome of a joint effort to systematically describe the use of R-INLA for analysing time series and showcasing the code and description by several examples. This book introduces the underpinnings of R-INLA and the tools needed for modelling different types of time series using an approximate Bayesian framework.The book is an ideal reference for statisticians and scientists who work with time series data. It provides an excellent resource for teaching a course on Bayesian analysis using state space models for time series.Key Features:Introduction and overview of R-INLA for time series analysis.Gaussian and non-Gaussian state space models for time series.State space models for time series with exogenous predictors.Hierarchical models for a potentially large set of time series. Dynamic modelling of stochastic volatility and spatio-temporal dependence.

N° de ref. del artículo LU-9780367654276

Título
Dynamic Time Series Models using R-INLA
Autor
Refik Soyer, Nalini Ravishanker, Balaji Raman
Editorial
Taylor and Francis Ltd, GB
Año de publicación
2022
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
036765427X
ISBN 13
9780367654276
Peso del artículo
707 gramos

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