Nonlinear Time Series: Theory, Methods and Applications with R Examples (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) - Hardcover
Buch 43 von 139: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
Inhaltsangabe
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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Über die Autorin bzw. den 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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Chapman and Hall/CRC 2014-01-07, 2014
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