9780199641178 - time series analysis by state space methods: second edition: 38 (oxford statistical science series) de durbin, james (28 resultados)
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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hardcover. Condición: Good. Cover boards are slightly bowing/bending. In otherwise great condition with minimal/no other wear, crisp & clean interiors showing unmarked text, and firm binding of the text block. A good reading copy.
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press, Oxford 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Condición: New. This new edition updates Durbin & Koopman's important text on the state space approach to time series analysis providing a more comprehensive treatment, including the filtering of nonlinear and non-Gaussian series. The book provides an excellent source for the development of practical courses on time series analy…sis. Series: Oxford Statistical Science Series. Num Pages: 368 pages, 34 b/w illustrations. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 236 x 162 x 25. Weight in Grams: 678. . 2012. 2nd Edition. Hardcover. . . . .
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Editorial: Oxford University Press, GB 2012
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Hardback. Condición: New. This new edition updates Durbin and Koopman's important text on the state space approach to time series analysis. The distinguishing feature of state space time series models is that observations are regarded as made up of distinct components such as trend, seasonal, regression elements and disturbance…terms, each of which is modelled separately. The techniques that emerge from this approach are very flexible and are capable of handling a much wider range of problems than the main analytical system currently in use for time series analysis, the Box-Jenkins ARIMA system. Additions to this second edition include the filtering of nonlinear and non-Gaussian series.Part I of the book obtains the mean and variance of the state, of a variable intended to measure the effect of an interaction and of regression coefficients, in terms of the observations.Part II extends the treatment to nonlinear and non-normal models. For these, analytical solutions are not available so methods are based on simulation.
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Editorial: Oxford University Press, GB 2012
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Hardback. Condición: New. This new edition updates Durbin and Koopman's important text on the state space approach to time series analysis. The distinguishing feature of state space time series models is that observations are regarded as made up of distinct components such as trend, seasonal, regression elements and disturbance…terms, each of which is modelled separately. The techniques that emerge from this approach are very flexible and are capable of handling a much wider range of problems than the main analytical system currently in use for time series analysis, the Box-Jenkins ARIMA system. Additions to this second edition include the filtering of nonlinear and non-Gaussian series.Part I of the book obtains the mean and variance of the state, of a variable intended to measure the effect of an interaction and of regression coefficients, in terms of the observations.Part II extends the treatment to nonlinear and non-normal models. For these, analytical solutions are not available so methods are based on simulation.
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Editorial: Oxford University Press 2012
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Condición: New. This new edition updates Durbin & Koopman's important text on the state space approach to time series analysis providing a more comprehensive treatment, including the filtering of nonlinear and non-Gaussian series. The book provides an excellent source for the development of practical courses on time series analy…sis. Series: Oxford Statistical Science Series. Num Pages: 368 pages, 34 b/w illustrations. BIC Classification: PBT. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 236 x 162 x 25. Weight in Grams: 678. . 2012. 2nd Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Editorial: Oxford Univ Pr 2012
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Hardback. Condición: New. This new edition updates Durbin and Koopman's important text on the state space approach to time series analysis. The distinguishing feature of state space time series models is that observations are regarded as made up of distinct components such as trend, seasonal, regression elements and disturbance…terms, each of which is modelled separately. The techniques that emerge from this approach are very flexible and are capable of handling a much wider range of problems than the main analytical system currently in use for time series analysis, the Box-Jenkins ARIMA system. Additions to this second edition include the filtering of nonlinear and non-Gaussian series.Part I of the book obtains the mean and variance of the state, of a variable intended to measure the effect of an interaction and of regression coefficients, in terms of the observations.Part II extends the treatment to nonlinear and non-normal models. For these, analytical solutions are not available so methods are based on simulation.
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Hardback. Condición: New. This new edition updates Durbin and Koopman's important text on the state space approach to time series analysis. The distinguishing feature of state space time series models is that observations are regarded as made up of distinct components such as trend, seasonal, regression elements and disturbance…terms, each of which is modelled separately. The techniques that emerge from this approach are very flexible and are capable of handling a much wider range of problems than the main analytical system currently in use for time series analysis, the Box-Jenkins ARIMA system. Additions to this second edition include the filtering of nonlinear and non-Gaussian series.Part I of the book obtains the mean and variance of the state, of a variable intended to measure the effect of an interaction and of regression coefficients, in terms of the observations.Part II extends the treatment to nonlinear and non-normal models. For these, analytical solutions are not available so methods are based on simulation.
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