Statistical inference stochastic processes (79 Ergebnisse)
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Statistical Inference from Stochastic Processes: Proceedings of the Ams-Ims-Siam Joint Summer Research Conference Held August 9-15, 1987 With Suppor (Contemporary Mathematics), Volume 80
Ams-Ims-Siam Joint Summer Research Conference In The Mathematical Scie; American Mathematical Society; Institute Of Mathematical Statistics; Society For Industrial And Applied Mathematics
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Verlag: Academic Press, 1980
Serie: Buch 12 von 30 - Probability and Mathematical Statistics
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Verlag: Elsevier Science & Technology, 1975
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Verlag: Academic Press, 1980
Serie: Buch 12 von 30 - Probability and Mathematical Statistics
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Buch 49 von 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Verlag: CRC Press, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Buch 49 von 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Buch 49 von 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Verlag: Chapman and Hall/CRC 2021-12-13, 2021
Serie: Buch 49 von 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Buch 49 von 59 - Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
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Verlag: CRC Press, 2019
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Verlag: CRC Press, 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This work is an overview of statistical inference in stationary, discrete time stochastic processes. Results in the last fifteen years, particularly on non-Gaussian sequences and semi-parametric and non-parametric analysis have been reviewed. The fir…st chapter gives a background of results on martingales and strong mixing sequences, which enable us to generate various classes of CAN estimators in the case of dependent observations. Topics discussed include inference in Markov chains and extension of Markov chains such as Raftery's Mixture Transition Density model and Hidden Markov chains and extensions of ARMA models with a Binomial, Poisson, Geometric, Exponential, Gamma, Weibull, Lognormal, Inverse Gaussian and Cauchy as stationary distributions. It further discusses applications of semi-parametric methods of estimation such as conditional least squares and estimating functions in stochastic models. Construction of confidence intervals based on estimating functions is discussed in some detail. Kernel based estimation of joint density and conditional expectation are also discussed. Bootstrap and other resampling procedures for dependent sequences such as Markov chains, Markov sequences, linear auto-regressive moving average sequences, block based bootstrap for stationary sequences and other block based procedures are also discussed in some detail. This work can be useful for researchers interested in knowing developments in inference in discrete time stochastic processes. It can be used as a material for advanced level research students.
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Verlag: CRC Press, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, 2019
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Verlag: CRC Press, 2019
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