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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields - Couverture souple
Livre 48 sur 160: Springer Series in Statistics
Synopsis
This monograph will be of interest to researchers and graduate students in time series and probability.
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The principal focus here is on autoregressive moving average models and analogous random fields, with probabilistic and statistical questions also being discussed. The book contrasts Gaussian models with noncausal or noninvertible (nonminimum phase) non-Gaussian models and deals with problems of prediction and estimation. New results for nonminimum phase non-Gaussian processes are exposited and open questions are noted. Intended as a text for gradutes in statistics, mathematics, engineering, the natural sciences and economics, the only recommendation is an initial background in probability theory and statistics. Notes on background, history and open problems are given at the end of the book.
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields (eng)
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
Edité par
Springer New York Sep 2012, 2012
ISBN 10 : 1461270677
ISBN 13 : 9781461270676
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The principal focus here is on autoregressive moving average models and analogous random fields, with probabilistic and statistical questions also being discussed. The book contrasts Gaussian models with noncausal or noninvertible (nonminimum phase) non-Gaussian models and deals with problems of prediction and estimation. New results for nonminimum phase non-Gaussian processes are exposited and open questions are noted. Intended as a text for gradutes in statistics, mathematics, engineering, the natural sciences and economics, the only recommendation is an initial background in probability theory and statistics. Notes on background, history and open problems are given at the end of the book. 264 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461270676
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields (Springer Series in Statistics)
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
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Springer New York, 2012
ISBN 10 : 1461270677
ISBN 13 : 9781461270676
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The principal focus here is on autoregressive moving average models and analogous random fields, with probabilistic and statistical questions also being discussed. The book contrasts Gaussian models with noncausal or noninvertible (nonminimum phase) non-Gau. N° de réf. du vendeur 4189698
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Much of this book is concerned with autoregressive and moving av erage linear stationary sequences and random fields. These models are part of the classical literature in time series analysis, particularly in the Gaussian case. There is a large literature on probabilistic and statistical aspects of these models-to a great extent in the Gaussian context. In the Gaussian case best predictors are linear and there is an extensive study of the asymptotics of asymptotically optimal esti mators. Some discussion of these classical results is given to provide a contrast with what may occur in the non-Gaussian case. There the prediction problem may be nonlinear and problems of estima tion can have a certain complexity due to the richer structure that non-Gaussian models may have. Gaussian stationary sequences have a reversible probability struc ture, that is, the probability structure with time increasing in the usual manner is the same as that with time reversed. Chapter 1 considers the question of reversibility for linear stationary sequences and gives necessary and sufficient conditions for the reversibility. A neat result of Breidt and Davis on reversibility is presented. A sim ple but elegant result of Cheng is also given that specifies conditions for the identifiability of the filter coefficients that specify a linear non-Gaussian random field. N° de réf. du vendeur 9781461270676
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
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Taschenbuch. Etat : Neu. Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields | Murray Rosenblatt | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9781461270676 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 106118715
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
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Springer, Springer Sep 2012, 2012
ISBN 10 : 1461270677
ISBN 13 : 9781461270676
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This monograph will be of interest to researchers and graduate students in time series and probability.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 264 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461270676
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Gaussian and Non-Gaussian Linear Time Series and Random Fields
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