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Bayesian Forecasting and Dynamic Models - Couverture rigide

 
9780387947259: Bayesian Forecasting and Dynamic Models

Synopsis

This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of Bayesian forecasting and time - ries analysis have been developed extensively during the last thirty years. Thisdevelopmenthasinvolvedthoroughinvestigationofmathematicaland statistical aspects of forecasting models and related techniques. With this has come experience with applications in a variety of areas in commercial, industrial, scienti?c, and socio-economic ?elds. Much of the technical - velopment has been driven by the needs of forecasting practitioners and applied researchers. As a result, there now exists a relatively complete statistical and mathematical framework, presented and illustrated here. In writing and revising this book, our primary goals have been to present a reasonably comprehensive view of Bayesian ideas and methods in m- elling and forecasting, particularly to provide a solid reference source for advanced university students and research workers.

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  • ÉditeurSpringer-Verlag New York Inc.
  • Date d'édition1997
  • ISBN 10 0387947256
  • ISBN 13 9780387947259
  • ReliureRelié
  • Langueanglais
  • Numéro d'édition2
  • Nombre de pages682
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9781475770988: Bayesian Forecasting and Dynamic Models

Edition présentée

ISBN 10 :  1475770987 ISBN 13 :  9781475770988
Editeur : Springer, 2013
Couverture souple

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West, Mike and Jeff Harrison:
Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 0387947256 ISBN 13 : 9780387947259
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Hardcover. Etat : As new. Second Edition. Springer Series in Statistics. xiv, 680, [1] p. 24 cm. 115 figures. Yellow hardcover. Topics: the dynamic linear model; DLM theory; polynomial trend, seasonal, regression, autoregression, and related models; multi-process models; non-linear dynamic models; exponential family dynamic models; multivariate modelling and forecasting; distribution theory and linear algebra; etc. Bibliography and index. N° de réf. du vendeur 116416

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hardcover. Etat : Gut. 696 Seiten; 9780387947259.3 Gewicht in Gramm: 2. N° de réf. du vendeur 912849

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of. N° de réf. du vendeur 5912159

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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of Bayesian forecasting and time - ries analysis have been developed extensively during the last thirty years. Thisdevelopmenthasinvolvedthoroughinvestigationofmathematicaland statistical aspects of forecasting models and related techniques. With this has come experience with applications in a variety of areas in commercial, industrial, scienti c, and socio-economic elds. Much of the technical - velopment has been driven by the needs of forecasting practitioners and applied researchers. As a result, there now exists a relatively complete statistical and mathematical framework, presented and illustrated here. In writing and revising this book, our primary goals have been to present a reasonably comprehensive view of Bayesian ideas and methods in m- elling and forecasting, particularly to provide a solid reference source for advanced university students and research workers. 700 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387947259

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Buch. Etat : Neu. Neuware -This text is concerned with Bayesian learning, inference and forecasting in dynamic environments. We describe the structure and theory of classes of dynamic models and their uses in forecasting and time series analysis. The principles, models and methods of Bayesian forecasting and time - ries analysis have been developed extensively during the last thirty years. Thisdevelopmenthasinvolvedthoroughinvestigationofmathematicaland statistical aspects of forecasting models and related techniques. With this has come experience with applications in a variety of areas in commercial, industrial, scienti c, and socio-economic elds. Much of the technical - velopment has been driven by the needs of forecasting practitioners and applied researchers. As a result, there now exists a relatively complete statistical and mathematical framework, presented and illustrated here. In writing and revising this book, our primary goals have been to present a reasonably comprehensive view of Bayesian ideas and methods in m- elling and forecasting, particularly to provide a solid reference source for advanced university students and research workers.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 700 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387947259

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