შეწირულობა 15 სექტემბერს 2024 – 1 ოქტომბერს 2024 თანხის შეგროვების შესახებ

Time Series Analysis for the State-Space Model with R/Stan

  • Main
  • Time Series Analysis for the...

Time Series Analysis for the State-Space Model with R/Stan

Junichiro Hagiwara
როგორ მოგეწონათ ეს წიგნი?
როგორი ხარისხისაა ეს ფაილი?
ჩატვირთეთ, ხარისხის შესაფასებლად
როგორი ხარისხისაა ჩატვირთული ფაილი?
This book provides a comprehensive and concrete illustration of time series analysis focusing on the state-space model, which has recently attracted increasing attention in a broad range of fields. The major feature of the book lies in its consistent Bayesian treatment regarding whole combinations of batch and sequential solutions for linear Gaussian and general state-space models: MCMC and Kalman/particle filter. The reader is given insight on flexible modeling in modern time series analysis. The main topics of the book deal with the state-space model, covering extensively, from introductory and exploratory methods to the latest advanced topics such as real-time structural change detection. Additionally, a practical exercise using R/Stan based on real data promotes understanding and enhances the reader’s analytical capability.
წელი:
2021
გამოცემა:
1
გამომცემლობა:
Springer
ენა:
english
გვერდები:
349
ISBN 10:
9811607117
ISBN 13:
9789811607110
ფაილი:
PDF, 11.11 MB
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2021
ონლაინ წაკითხვა
ხორციელდება კონვერტაციის -ში
კონვერტაციის -ში ვერ მოხერხდა

საკვანძო ფრაზები