Foundations of time series for researchers and students
This volume provides a mathematical foundation for time seriesanalysis and prediction theory using the idea of regression and thegeometry of Hilbert spaces. It presents an overview of the tools oftime series data analysis, a detailed structural analysis ofstationary processes through various reparameterizations employingtechniques from prediction theory, digital signal processing, andlinear algebra. The author emphasizes the foundation and structureof time series and backs up this coverage with theory andapplication. End-of-chapter exercises provide reinforcement for self-study andappendices covering multivariate distributions and Bayesianforecasting add useful reference material. Further coveragefeatures:Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
MOHSEN POURAHMADI, PhD, is Professor and Director of the Division of Statistics at Northern Illinois University in DeKalb, Illinois.
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Hardcover. Etat : Fine. 1st Edition. Preface says that this "book provides a solid foundation for time series analysis and prediction theory . interdisciplinary nature of time series analysis lying at the intersection of the mathematical, statistical, computational, physical, engineering and system sciences. The goal is to join the two lines of developments in time series analysis centered around the work of Schuster, Yule, Slutsky, Wold, . and prediction theory base on the work of Szego, Wold, Cramer, Kolmororov, Wiener, . into a logically sound and pedagogically reasonable theory of modern statistical time series analysis.". N° de réf. du vendeur 76803
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